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肖敏；郑伟星；曹金德

具有小延迟和大延迟的神经网络中的分岔和控制。 （英语） Zbl 1296.93065号

神经网络。 44132-142（2013）.
摘要：本文研究了一个由标量时滞微分方程建模的神经网络。重点讨论了通过改变相互作用参数而产生的Hopf分岔。得到了由Hopf分岔引起的周期解的一般表达式，并确定了分岔的方向。然后，我们的结果在小延迟和大延迟两个极限下进行了测试。对于小时滞，只要相互作用参数足够大（从无穷远处分岔），就会出现正弦振荡的Hopf分岔。对于大延迟，指出振荡从正弦波逐渐变为方波。此外，引入时滞反馈控制算法，在神经网络模型的期望分岔点处生成Hopf分岔。结果表明，线性增益控制分岔的开始，而非线性增益控制Hopf分岔周期解的方向和稳定性。

引用于10文件

MSC公司：

93B52号 反馈控制
93立方厘米 由常微分方程控制的控制/观测系统
92B20型 生物研究、人工生命和相关主题中的神经网络
05年3月34日 涉及常微分方程的控制问题

关键词：

神经网络；延迟微分方程；霍普夫分岔；延时反馈；Hopf分岔控制

软件：

DDE-BIFTOOL工具
PDF格式BibTeX公司 XML格式引用
\textit{M.Xiao}等人，神经网络。44132-142（2013年；兹bl 1296.93065）
全文： 内政部

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