分数阶神经网络相关论文
分数阶神经网络能够更加精确地描述一些实际系统,而在现实世界中,时滞是不可避免的,同时还会给系统带来振荡、分岔和不稳定性等不......
本文选取了一个经典的模型——分数阶时滞神经网络系统.首先利用Holder不等式提出了一个关于上升函数的不等式.然后在阶数1......
分数阶微积分算子作为整数阶微积分算子在运算阶数上的实域推广,其拥有的“非局部”和“无限记忆”特性为刻画生物神经元系统、智......
由于分数阶微积分具有历史依赖性、全局性以及遗传性,将其引入神经网络能够更准确地刻画神经元的记忆、认知、决策等特征.另一方面......
本文主要研究了一类时滞型分数阶神经网络（FDNNs）的全局O(t-α)同步问题.基于Lyapunov方法和Leibniz法则,得到四种控制器下关于一类......
分数阶微积分是整数阶微积分的推广,研究发现分数阶微分方程能够比整数阶微分方程更加充分的描述“记忆”和“遗传”性质.科学和工......
本文讨论了基于滑模控制下分数阶神经网络模型及具有混合时滞的分数阶神经网络模型.首先考虑了基于滑模控制的分数阶神经网络驱动......
由分数阶微积分描述的非线性系统因具有记忆特性而受到研究者的广泛关注。特别是分数阶神经网络作为一类特殊的分数阶系统的动力学......
讨论了具有延时的间断分数阶神经网络的全局非脆弱Mittag-Leffler同步,在设计的具有两种波动类型的非脆弱控制器的作用下,利用Lyap......
分数阶神经网络是整数阶神经网络的推广与深化，就动力系统的复杂性与对神经元描述的准确性而言都更进一步。本文基于分数阶Lyapunov......
近年来，分数阶微积分的应用已经成为热门研究话题。由于分数阶微积分具有“遗传”和“记忆”的特性，所以将其应用到神经网络模型中可......
分数阶神经网络已广泛应用于各个领域,如图像处理,模式识别等,其动态特性目前已成为最热的研究课题。本文基于分数阶Lyapunov稳定......
神经科学是当前世界的热点学科之一.不仅仅限于传统神经生物学的研究，神经科学通过人工仿生神经网络展现出了强大的信息处理能力，并......
本文研究一类具有leakage时滞的分数阶神经网络.通过分析特征方程,讨论系统平凡稳态解的局部稳定性和Hopf分支的存在性.最后对所得......
针对现有的煤与瓦斯涌出危险性区域预测模型存在收敛速度慢、极易陷入局部极值等问题,结合BP的局部搜索能力和分数阶算法快速的全......
建立基于最优阶次的分数阶神经网络的动态预测模型,给出数据预处理、最优阶次优化和预测算法流程步骤,给定模型预测精确度的性能指......
研究了Caputo导数形式下的一类分数阶 Hopfield神经网络的 Mittag-Leffler稳定性。利用 Mittag-Leffler函数的相关性质，得到该类系......
分数阶微积分是研究任意阶微分和积分的理论,它是经典的微积分理论在阶次上的广义形式.其以加权形式积累了函数的全局信息,也称作......
近年来,分数阶神经网络作为一类重要的生物网络,在统计理论中的参数估计,物理学中的量子运动描述以及网络保密通信等领域有广阔的......
研究了含有离散时滞及分布时滞的分数阶神经网络在Caputo导数意义下的渐近稳定性问题.通过构造Lyapunov函数和利用分数阶Razumikhi......
稳定性和可控性是非线性系统的两个重要性能,稳定性是系统能够正常运行的首要条件,可控性揭示了系统的内部结构关系,是设计控制规......
研究目的是在计算机上数值实现信号的分数阶微积分。首先,分析比较分数阶微积分常用的3种时域定义,以及其在傅立叶变换域和子波变......
研究了一类离散分数阶神经网络的Mittag-Leffler稳定性问题.首先,基于离散分数阶微积分理论、神经网络理论,提出了一类离散分数阶......
分数阶微积分,作为讨论非整数阶次微分和积分的一门学科,是将以往整数阶微积分的研究推广到了任意实数阶上,同时分数阶神经网络系......
