×

基于一个新不等式的分数阶四元数BAM神经网络全局Mittag-Lefler同步问题的新方法。 (英语) Zbl 1444.93011号

摘要:本文提出了一种新型的分数阶四元数值双向联想记忆神经网络(FQVBAMNNs)。一方面,将哈密尔顿规则应用于本质上是非交换的四元数乘法,将FQVBAMNN系统分解为八个分数阶实值系统。同时,激活函数被认为是四元数线性阈值函数,有助于降低不必要的计算复杂度。另一方面,基于分数阶Lyapunov技术,建立了一个新的分数阶导数不等式。主要是利用新的不等式技术,构造了三个新的Lyapunov-Krasovskii泛函(LKF),并设计了简单的线性控制器,研究了FQVBAMNNs系统及其特殊情况,如分数阶复值BAM神经网络(FCVBAMNN)和分数阶实值BAM网络(FRVBAMNNs)的全局Mittag-Lefler同步问题,并获得了相应的判据。最后,通过两个算例验证了所提结果的有效性和可用性。

MSC公司:

93B70型 网络控制
26A33飞机 分数导数和积分
11兰特52 四元数和其他除法代数:算术、zeta函数
PDF格式BibTeX公司 XML格式引用
全文: 内政部

参考文献:

[1] Anbuvithya,R。;马蒂亚拉甘,K。;Sakthivel,R。;Prakash,P.,具有随机反馈增益波动的记忆BAM网络的非脆弱同步,《非线性科学与数值模拟中的通信》,29,427-440(2015)·Zbl 1516.93252号
[2] 阿雷纳,P。;巴格里奥,S。;福图纳,L。;Xibilia,M.,通过四元数多层感知器进行混沌时间序列预测,(IEEE 21世纪系统、人与控制论、智能系统国际会议(1995)),1790-1794
[3] Bao,H。;Park,J.H。;曹,J.,具有时滞的分数阶复值神经网络的同步,神经网络,81,16-28(2016)·Zbl 1417.34190号
[4] Buchholz,S。;Le Bihan,N.,用四元数神经网络实现极化信号的最佳分离,(第14届欧洲信号处理会议(2006)),4-8
[5] 蔡,Z。;Huang,L.,基于记忆电阻的时变时滞BAM神经网络的泛函微分包含和动力学行为,非线性科学和数值模拟中的通信,191279-1300(2014)·Zbl 1457.34103号
[6] 曹建德。;Wang,J.,时滞递归神经网络的全局渐近和鲁棒稳定性,IEEE电路与系统学报I,52,417-426(2005)·Zbl 1374.93285号
[7] 陈,X。;宋,Q。;李,Z。;Liu,Y.,带线性阈值神经元的连续时间和离散时间四元数神经网络的稳定性分析,IEEE神经网络和学习系统汇刊(2017)
[8] 陈,J。;曾,Z。;Jiang,P.,基于记忆电阻的分数阶神经网络的全局Mittag-Lefler稳定性和同步,神经网络,51,1-8(2014)·Zbl 1306.34006号
[9] Cheng,J。;Park,J.H。;曹,J。;Qi,W.,基于隐马尔可夫模型的具有概率量化输出的切换神经网络的非脆弱状态估计,IEEE控制论汇刊(2019)
[10] Cheng,J。;Park,J.H。;X.赵。;曹,J。;Qi,W.,带量化的切换系统静态输出反馈控制:非齐次逗留概率方法,国际鲁棒与非线性控制杂志(2019)·Zbl 1432.93104号
[11] Cheng,J。;张,D。;齐,W。;曹,J。;Shi,K.,T-S模糊半马尔可夫切换系统的有限时间稳定:一种耦合记忆采样数据控制方法,富兰克林研究所期刊(2019)
[12] O.费达西科克。;Arik,S.,一类离散时滞神经网络的鲁棒稳定性分析,神经网络,29-30,52-59(2012)·Zbl 1245.93111号
[13] Hirose,A.,《复杂值神经网络:理论和应用》(2003),《世界科学》·Zbl 1058.68096号
[14] 胡,J。;曾,C。;Tan,J.,线性阈值离散时间四元数时滞神经网络的有界性和周期性,神经计算,267417-425(2017)
[15] 黄,T。;李,C。;Duan,S。;Starzyk,J.,具有随机扰动和脉冲效应的不确定时滞神经网络的鲁棒指数稳定性,IEEE神经网络和学习系统汇刊,23,6,866-875(2012)
[16] 黄Y.J。;张,H.G。;Wang,Z.S.,具有不连续激活函数的延迟双向联想记忆神经网络的多稳定性和多周期性,应用数学与计算,219899-910(2012)·Zbl 1291.34115号
[17] Isokawa,T。;Kusakabe,T。;松井,N。;Peper,F.,四元数神经网络及其应用(2003),Springer:Springer Berlin,Heidelberg
[18] Isokawa,T。;松井,N。;Nishimura,H.,四元数神经网络:基本特性和应用,(IGI global,pennsylvania(2009)),411-439
[19] Isokawa,T。;西村,H。;北卡米乌拉。;Matsui,N.,离散时间四元数Hopfield神经网络动力学,(人工神经网络-ICANN(2007)),848-857
[20] Isokawa,T。;西村,H。;松井,N.,《关于全四元数hopfield网络的基本性质》,(2012年国际神经网络联合会议(IJCNN)(2012)),1-4
[21] Lakshmanan,S。;Park,J.H。;Lee,T.H。;荣格,H.Y。;Rakkiyappan,R.,具有泄漏时滞和概率时变时滞的BAM神经网络的稳定性准则,应用数学与计算,2199408-9423(2013)·Zbl 1294.34075号
[22] 李,X。;Song,S.,具有离散和连续分布时滞的递归神经网络周期解的存在性、唯一性和全局稳定性的脉冲控制,IEEE神经网络和学习系统汇刊,24,6,868-877(2013)
[23] Liu,B.W.,泄漏项中具有时变时滞的BAM神经网络的全局指数稳定性,非线性分析。真实世界应用,14559-566(2013)·Zbl 1260.34138号
[24] 刘,X。;曹,J。;余,W。;Song,Q.,切换耦合神经网络的非光滑有限时间同步,IEEE控制论汇刊,46,10,2360-2371(2016)
[25] 刘,Y。;Park,J.H。;Fang,F.,基于新积分不等式的延迟神经网络的全局指数稳定性,IEEE系统、人与控制论汇刊:系统(2018)
[26] 刘,Y。;张,D。;Lu,J.,时变时滞四元数递归神经网络的全局指数稳定性,非线性动力学,87,1553-565(2017)·Zbl 1371.93098号
[27] 刘,Y。;张,D。;卢,J。;曹,J.,具有无界时变时滞的四元数值神经网络的全局稳定性准则,信息科学,360,273-288(2016)·Zbl 1450.34050号
[28] Mathiyalagan,K。;Park,J.H。;Sakthivel,R.,使用随机非线性脉冲控制的延迟记忆BAM神经网络同步,应用数学与计算,259,967-979(2015)·Zbl 1390.34170号
[29] 松井,N。;Isokawa,T。;Kusamichi,H。;佩珀,F。;Nishimura,H.,带几何运算符的四元数神经网络,智能与模糊系统杂志,15,3,4,149-164(2004)·Zbl 1091.68573号
[30] Pahnehkolaei,硕士。;阿尔菲。;Machado,J.T.,具有多个时变延迟的分数四元数值泄漏积分器回波状态神经网络的稳定性分析,神经计算(2018)
[31] Pahnehkolaei,硕士。;阿尔菲。;Machado,J.T.,四元向量场分数阶四元数值记忆不确定中性型泄漏积分器回波状态神经网络的延迟相关稳定性分析,神经网络,117,307-327(2019)·Zbl 1443.93101号
[32] Pahnehkolaei,硕士。;阿尔菲。;Machado,J.T.,具有QUAD条件的延迟分数四元数值泄漏积分器回波状态神经网络的延迟无关鲁棒稳定性分析,应用数学与计算,359,278-293(2019)·兹比尔1428.34020
[33] Podlubny,I.,分数微分方程(1999),学术出版社:圣地亚哥学术出版社·Zbl 0918.34010号
[34] 普拉塔普,A。;Raja,R。;Cao,J.D.,具有混合时变时滞和脉冲的分数阶复值神经网络的全局鲁棒同步,国际控制自动化与系统杂志,17,2,509-520(2019)
[35] 普拉塔普,A。;拉贾,R。;Rajchakit,G。;曹建德。;Bagdasar,O.,具有时滞的分数阶BAM神经网络的Mittag-Lefler状态估计器设计和同步分析,国际自适应控制和信号处理杂志,33,5,855-874(2019)·Zbl 1418.93124号
[36] Rakkiyappan,R。;曹,J。;Velmurugan,G.,具有时滞的分数阶复值神经网络的存在性和一致稳定性分析,IEEE神经网络和学习系统汇刊,26,1,84-97(2015)
[37] Rishiyur,A.,《具有复杂和四元数输入的神经网络》,《计算机科学》,2006年,第0607090页,(2006)
[38] Sakthivel,R。;瓦迪维尔,P。;马蒂亚拉甘,K。;阿伦库马尔,A。;Sivachitra,M.,具有泄漏延迟的双向联想记忆神经网络的状态估计器设计,信息科学,296263-274(2015)·Zbl 1360.68710号
[39] Shan,Y。;她,K。;钟S.M。;钟,Q。;Shi,K。;Zhao,C.,具有加性时变时滞的广义离散时间神经网络的指数稳定性和扩展耗散性准则,应用数学与计算,333145-168(2018)·Zbl 1427.92013年9月
[40] 沈毅。;Wang,J.,时变时滞递归神经网络全局指数稳定性的改进代数判据,IEEE神经网络汇刊,19528-531(2008)
[41] Shu,H。;宋,Q。;刘,Y。;赵,Z。;Alsaadi,F.,具有不可微时变时滞的四元数值神经网络的全局稳定性,神经计算,247,202-212(2017)
[42] 涂,Z。;曹建德。;Alsadei,A。;Hayat,T.,延迟四元数值神经网络的全局耗散性分析,神经网络,89,97-104(2017)·Zbl 1443.34068号
[43] 王,X。;Park,J.H。;钟,S。;Yang,H.,具有时变延迟的模糊忆阻神经网络采样数据控制稳定的切换操作方法,IEEE神经网络和学习系统汇刊(2019)
[44] 魏,R。;Cao,J.D.,具有时滞的四元数值记忆神经网络的固定时间同步,神经网络,113,1-10(2019)·Zbl 1441.93285号
[45] Wen,S.P。;Bao,G。;曾振国。;陈,Y.R。;Huang,T.W.,基于记忆电阻的时变时滞递归神经网络的全局指数同步,神经网络,48,195-203(2013)·Zbl 1305.34129号
[46] Wen,S.P。;胡,R。;Yang,Y。;曾振国。;黄,T。;Song,Y.D.,基于忆阻器的回声状态网络与在线最小均方,IEEE系统、人与控制论汇刊:系统(2018)
[47] Wen,S.P。;黄,T.W。;曾振国。;陈,Y。;Li,P.,记忆神经网络的电路设计和指数稳定,神经网络,63,48-56(2015)·兹比尔1323.93065
[48] Wen,S.P。;肖,S。;Yang,Y。;严,Z。;曾振国。;Huang,T.,通过模糊方法调整基于忆阻器的多层神经网络的学习速率,IEEE集成电路和系统计算机辅助设计汇刊(2018)
[49] Wu,A.L。;Zeng,Z.G.,具有时滞的记忆神经网络的指数无源性,神经网络,49,11-18(2014)·Zbl 1296.93153号
[50] Wu,A。;曾振国。;Song,X.G.,Global Mittag-分数阶双向联想记忆神经网络的Leffler稳定性,神经计算(2015)
[51] Xiao,J.Y。;Zhong,S.M.,多时滞记忆神经网络的扩展耗散条件,应用数学与计算,323145-163(2018)·Zbl 1430.92008年
[52] Xiao,J.Y。;Zhong,S.M.,具有参数不确定性的延迟分数阶记忆四元数值神经网络的同步和稳定性,神经计算,363,321-338(2019)
[53] Xiao,J.Y。;钟S.M。;Li,Y.T。;Xu,F.,具有时间延迟的分数阶忆阻BAM神经网络的有限时间Mittag-Lefler同步,神经计算,219431-439(2017)
[54] 杨,X。;李,C。;宋,Q。;陈,J。;Huang,J.,具有线性阈值神经元的分数阶四元数神经网络的全局Mittag-Lefler稳定性和同步分析,神经网络,105,88-103(2018)·Zbl 1441.93209号
[55] 吉田,M。;Kuroe,Y。;Mori,T.,hopfield型四元数神经网络模型及其能量函数,110-115(2004),Springer-Verlag:Springer–Verlag Berlin,Heidelberg
[56] 曾振国。;Wang,J.,强外部刺激下时变时滞递归神经网络的全局指数稳定性,神经网络,19528-1537(2006)·兹比尔1178.68479
[57] 张,R。;曾博士。;钟S.M。;Yu,Y.,具有通信延迟的记忆神经网络稳定性和稳定性的事件触发采样控制,应用数学与计算,310,57-74(2017)·Zbl 1426.94180号
此参考列表基于出版商或数字数学图书馆提供的信息。其项与zbMATH标识符进行启发式匹配,可能包含数据转换错误。在某些情况下,zbMATH Open的数据对这些数据进行了补充/增强。这试图尽可能准确地反映原始论文中列出的参考文献,而不要求完整或完全匹配。