一类惯性神经网络的分岔与控制

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本文讨论了一类三阶惯性神经网络的稳定性和分岔问题.利用灵敏度理论,确定了合适的Hopf分岔参数.基于Routh-Hurwitz判据和分岔理论,给出了系统稳定性、发生Hopf分岔以及产生静态分岔的条件.数值模拟不仅验证了理论分析的正确性,还说明了所设计的单节点时滞反馈控制器不仅能延迟网络分岔的发生,还能改变极限环的振幅. In this paper, the stability and bifurcation problems of a class of third-order inertial neural networks are discussed. The appropriate Hopf bifurcation parameters are determined using the sensitivity theory. Based on the Routh-Hurwitz criterion and bifurcation theory, the stability of the system, Hopf bifurcation and the condition of static bifurcation are discussed.Numerical simulation not only verifies the correctness of the theoretical analysis, but also shows that the designed single-node time-delay feedback controller can not only delay the occurrence of network bifurcation, but also change the limit cycle amplitude.
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