【摘 要】
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本文讨论的是分数阶复值时滞神经网络模型。首先探讨了分数阶复值时滞神经网络的准一致同步性,对于分数阶复值时滞神经网络系统,选取了一种比较简单的线性控制器。运用H?lder不等式、Gronwall不等式、Cauchy-Schwartz不等式和不等式放缩技巧,分别在1/2≤α<1和0<α<1/2的两种情况下,得到了确保分数阶复值时滞神经网络的准一致同步的充分条件,并给出数值模拟证明了所
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本文讨论的是分数阶复值时滞神经网络模型。首先探讨了分数阶复值时滞神经网络的准一致同步性,对于分数阶复值时滞神经网络系统,选取了一种比较简单的线性控制器。运用H?lder不等式、Gronwall不等式、Cauchy-Schwartz不等式和不等式放缩技巧,分别在1/2≤α<1和0<α<1/2的两种情况下,得到了确保分数阶复值时滞神经网络的准一致同步的充分条件,并给出数值模拟证明了所得定理结论的可行性。接着探讨了分数阶复值时滞神经网络的复值投影同步,在没有将复值系统分解为实值系统的情况下,通过构造Lyapunov函数,应用微分不等式和时滞分数阶系统的比较原理,推导出确保分数阶复值时滞神经网络的复值投影同步的充分条件.
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