李冰冰,廖茂新,李伟南.具有双时滞的分数阶BAM神经网络模型的动力学行为[J].南华大学学报(自然科学版),2022,(6):58~64.[LI Bingbing,LIAO Maoxin,LI Weinan.Dynamic Behavior of the Fractional Order BAM Neural Network Model with Two Delays[J].Journal of University of South China(Science and Technology),2022,(6):58~64.]
具有双时滞的分数阶BAM神经网络模型的动力学行为
Dynamic Behavior of the Fractional Order BAM Neural Network Model with Two Delays
投稿时间:2022-08-10  
DOI:
中文关键词:  分数阶BAM神经网络模型  时滞  稳定性  Hopf分支
英文关键词:fractional BAM neural network model  delay  stability  Hopf bifurcation
基金项目:湖南省自然科学基金项目(2020JJ4516);湖南省学位与研究生教学改革研究项目(2019JGYB192);湖南省研究生科研创新项目(CX20220980)
作者单位E-mail
李冰冰 南华大学 数理学院,湖南 衡阳421001 1697875782@qq.com 
廖茂新 南华大学 数理学院,湖南 衡阳421001  
李伟南 南华大学 数理学院,湖南 衡阳421001  
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中文摘要:
      本文研究了一类具有双时滞的五神经元分数阶BAM神经网络模型的动力学行为。通过将时滞之和作为参数,利用分数阶微分方程稳定性理论和分支理论,得到了系统零平衡点稳定性和产生Hopf分支的充分条件,并通过仿真模拟,验证了理论分析的正确性。
英文摘要:
      This paper studied the dynamic behavior of a class of five-neuron fractional order BAM neural networks with double delays. By taking the sum of time delays as parameters and using fractional differential equation stability theory and bifurcation theory, the sufficient conditions of zero-equilibrium stability and Hopf bifurcation of the system are obtained, and the correctness of theoretical analysis is verified by simulation.
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