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尹向年;张红梅;张海;张伟伟;曹金德

Caputo模糊延迟惯性神经网络全局Mittag-Lefler同步的新结果。 （英语） Zbl 1529.34066号

非线性分析。，模型。控制 28，编号4，613-631（2023）.
摘要：本文致力于讨论Caputo型分数阶模糊延迟惯性神经网络（FOFINNs）的全局Mittag-Lefler同步（GMLS）问题。首先，系统中同时考虑了惯性项和模糊项。为了减少惯性项的影响，通过变量替换的方法实现降阶。引入模糊术语可以尽可能避免模糊性或不确定性。随后，设计了一个非线性时滞控制器来实现GMLS。利用不等式技巧、Lyapunov函数的直接方法和Razumikhin定理，建立了解释FOFINNs的GMLS的准则。特别地，在两种特殊情况下给出了两个推论。此外，通过仿真进一步证实了所获得结果的可用性。

理学硕士：

34公里24 泛函微分方程的同步
34千克37 具有分数阶导数的泛函微分方程
34K36号 模糊泛函微分方程
第33页第12页 Mittag-Lefler函数及其推广
92B20型 用于/用于生物研究、人工生命和相关主题的神经网络

关键词：

卡普托导数;全局Mittag-Lefler同步;模糊惯性神经网络;变量替换
PDF格式BibTeX公司 XML格式引用
\textit{X.Yin}等人，非线性分析。，模型。控制28，编号4，613--631（2023；Zbl 1529.34066）
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