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一类分数阶中立型时滞 神经网络 的稳定性 2025年 时滞 的分数阶中立型神经网络 模型。根据同胚映射原理证明了该系统平衡点的存在唯一性。然后通过构造Lyapunov泛函以及利用Lyapunov稳定性理论,证明了系统渐近稳定的充分条件。In this paper, a class of fractional-order neutral neural network models with time-varying delays was considered. The uniqueness of the existence of the equilibrium point of the system is proved by the principle of homeomorphic mapping. Then, by constructing Lyapunov functional and using Lyapunov stability theory, the sufficient conditions for asymptotic stability of the system are proved.关键词：神经网络 时变时滞 全局渐近稳定性 求解逆拟变分不等式的时滞 神经网络 2025年 时滞 神经网络 。首先,在余强制和Lipschitz连续性的条件下,利用不动点原理得到逆拟变分不等式问题解的存在性和唯一性。进一步考虑求解逆拟变分不等式问题的一种时滞 神经网络 ,并且在强单调和Lipschitz连续性的条件下证明该时滞 神经网络 的全局指数稳定性。关键词：LIPSCHITZ连续性 强单调 时滞神经网络 全局指数稳定 基于半马尔科夫的时滞 神经网络 输出反馈同步 2025年 时滞 的半马尔科夫神经网络 静态输出反馈主从同步的问题,设计1种静态输出反馈控制器,以实现半马尔科夫神经网络 从系统在时变时滞 的影响下与主系统同步。利用半马尔科夫切换过程对时变时滞 神经网络 系统建模,表征神经网络 系统参数的突变现象,比起马尔科夫过程,半马尔科夫过程更具一般性;考虑到系统状态不能完全获得的情况,利用输出信息实现神经网络 之间的同步;利用李雅普诺夫(Lyapunov)稳定性理论,选取时滞 相关的Lyapunov泛函并结合积分不等式缩放技术,得到低保守性的充分条件;在没有控制器输入矩阵的情况下,采用自由权矩阵技术将系统矩阵从Lyapunov泛函广义矩阵中分离,克服固定权矩阵的保守性;最后通过1个数值算例验证控制器设计的有效性。结果表明:设计的控制器可使时变时滞 系统在初始状态与主系统不同步时,依然可在5 s后消除误差实现同步;控制信号在消除误差后趋向稳定,在保证同步误差系统随机均方稳定的同时满足混合无穷/无源性能指标,证明了设计的合理性。关键词：神经网络 静态输出反馈 LYAPUNOV泛函 积分不等式 自由权矩阵 时滞 神经网络 的固定时间同步神经网络 的固定时间同步问...关键词：混合时滞 时滞 神经网络 的分岔与同步控制网络 时代。其中神经网络 的动力学行为引起了各领域学者的广泛关注,并在短短几十年取得了大量的研究成果。本文基于分岔理论与线性矩阵不等式等内容,研究了具有三角环耦合结构的大规模多时滞 神经网络 ...关键词：神经网络 HOPF分岔 同步控制 单神 经 元的时滞 神经网络 混沌电路 时滞 神经网络 的单神 经 元混沌电路。其中，神 经 元电路由运算放大器、电阻、电容组成的加法、积分运算电路及激活函数电路模块构成；激励电路模块由加法电路和第一到第五分段模块构成；分段模块由继电器及运算放大器构成...两类切换时滞 神经网络 的无源性研究 时滞 神经网络 无源性.首先,研究一类切换时滞 神经网络 的有限时间无源性.其次,研究量化下的一类切换时滞 神经网络 的无源性.主要工作包括以下几个部分:第一部分,研究切换拓扑下的时滞 神经网络 有限时间无源性.首先,通...关键词：时滞神经网络 无源性 时间尺度上时滞 神经网络 的同步控制研究 神经网络 成为热门的研究领域.神经网络 模型是一种能处理信号的复杂数学模型.神经网络 被应用到信号识别、图像处理、优化组合等各方面.时间尺度理论与神经网络 的结合成为新的研究方向,能更好统一离散和...关键词：时滞神经网络 动态输出反馈控制 一类中立型时滞 神经网络 的稳定性分析 被引量：1 2024年 时滞 的中立型神经网络 进行研究,首先利用同胚映射定理证明了系统平衡点的存在唯一性,其次通过构造适当的Lyapunov泛函并利用矩阵不等式的技巧得到了系统正平衡点全局渐近稳定的充分条件,最后通过2个数值算例来进一步验证所给条件的可行性和理论的正确性.关键词：时变时滞 同胚映射 LYAPUNOV泛函 全局渐近稳定性 基于Almon-BP时滞 神经网络 模型的叶绿素a趋势预测 2024年 神经网络 模型为代表的叶绿素a预测方法较少考虑藻类生消对环境因子的时滞 效应。以三峡库区叶绿素a质量浓度较高的典型支流香溪河为研究区域,采用相关性分析、主成分分析和灰色关联分析3种方法综合确定叶绿素a的主要贡献因子,利用交叉相关分析及Almon分布时滞 模型筛选主要贡献因子中的时滞 因子,并确定其最优滞后时间,在此基础上构建Almon-BP时滞 神经网络 模型进行叶绿素a趋势预测。结果表明:香溪河峡口主要时滞 因子为气温、风速、太阳辐照、p H、溶解氧,最优滞后时间分别为4、2、3、7、3 d;香溪河平邑口主要时滞 因子为水温、气温、风速、降雨量、太阳辐照、浊度、pH、溶解氧、三峡水位差、氧化还原电位、三峡水位,最优滞后时间分别为2、2、2、4、2、10、3、2、6、10、6 d;相比于只考虑叶绿素a主要贡献因子的BP神经网络 模型(贡献因子-BP),Almon-BP时滞 神经网络 模型对香溪河峡口预测结果的均方误差(E_(MS))、均方根误差(E_(RMS))、平均绝对误差(E_(MA))、平均偏差(E_(MB))等误差指标分别降低44.4%、25.6%、31.3%、53.9%,对香溪河平邑口预测结果的E_(MS)、E_(RMS)、E_(MA)、E_(MB)等误差指标分别降低66.7%、42.1%、37.5%、45.8%。研究模型对叶绿素a预测具有较高的准确度,对叶绿素a早期预警具有重要意义。关键词：时滞效应
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