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王，陈;张海;伊万卡·斯塔莫娃;曹金德

分数阶偏微分算子BAM时滞反应扩散神经网络的全局同步。 （英语） Zbl 1506.93089号

J.富兰克林研究所。 360，第1号，635-656（2023）.
摘要：本文致力于研究双向联想记忆反应扩散神经网络（BAMRDNNs）的全局渐近同步（GAS）和全局Mittag-Lefler同步（GMLS）问题，其中包括Caputo分数阶偏微分算子、泄漏和离散延迟。利用格林定理、Jensen积分不等式和Lyapunov泛函方法，利用混合控制器建立了多个同步准则。给出的结果以代数不等式的形式描述，这可以大大降低计算复杂性。此外，这些结果揭示了网络系统系数矩阵对GAS和GMLS的影响。最后，在三维空间中，通过选择不同的导数阶数和扩散系数，验证了这些同步准则的有效性和实用性。

引用于5文件

MSC公司：

93D99型 控制系统的稳定性
93C20美元 偏微分方程控制/观测系统
35兰特 分数阶偏微分方程
93B70型 网络控制

关键词：

全局Mittag-Lefler同步;全局渐近同步;双向联想记忆反应扩散神经网络
PDF格式BibTeX公司 XML格式引用
\textit｛C.Wang｝等人，J.Franklin Inst.360，编号1，635-656（2023；Zbl 1506.93089）
全文： 内政部

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