文献类型：期刊文章

作　　者：陈宇[1] 周博[1] 宋乾坤[1]

CHEN Yu;ZHOU Bo;SONG Qiankun(College of Mathematics and Statistics,Chongqing Jiaotong University,Chongqing 400074,P.R.China)

机构地区：[1]重庆交通大学数学与统计学院,重庆400074

出　　处：《应用数学和力学》

基　　金：重庆市教委科学技术研究项目(KJZD-M202000701);国家自然科学基金(61773004)。

年　　份：2021

卷　　号：42

期　　号：5

起止页码：492-499

语　　种：中文

收录情况：AJ、BDHX、BDHX2020、CSCD、CSCD2021_2022、IC、JST、MR、RCCSE、SCOPUS、ZGKJHX、ZMATH、核心刊

摘　　要：该文研究了一类具有不确定性和时滞的分数阶复值神经网络无源性问题,未将复值神经网络模型拆分成两个实值系统,而是将复值系统当成一个整体直接进行处理.通过构造恰当的Lyapunov函数,并利用矩阵不等式技巧,建立了网络无源性的线性矩阵不等式判据.给出的数值例子和仿真验证了获得结论的可行性和有效性.

关 键 词：复值神经网络  分数阶 无源性 时滞 不确定性

分 类 号：O175[数学类]