Global asymptotic synchronization of nonidentical fractional-order neural networks
Global asymptotic synchronization of nonidentical fractional-order neural networks
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不同分数阶神经网络的全局渐近同步
DOI：
10.1016/j.neucom.2018.05.098
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发表时间：
2018-11
期刊：
影响因子：
6
通讯作者：
Zhong Shouming
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Hu Taotao;Zhang Xiaojun;Zhong Shouming
研究了具有Riemann-Liouville导数的非全同分数阶神经网络的全局渐近同步问题。首先，利用分数阶微积分和分数阶Lyapunov直接方法的性质，给出了分数阶微积分的一些新性质，给出了具有Riemann-Liouville导数的非自治分数阶系统降低保守性的渐近稳定性定理。然后，提出了一种新的反馈控制器来保证非全同分数阶神经网络的全局渐近同步。利用所提出的渐近稳定性定理和矩阵不等式技巧，给出了分数阶神经网络全局渐近同步的充分条件。最后，通过数值算例验证了所提出的非全同分数阶神经网络同步控制方案的有效性。
This paper investigates the global asymptotic synchronization problem of nonidentical fractional-order neural networks with Riemann–Liouville derivative. First, by utilizing the properties of fractional calculus and fractional Lyapunov direct method, some novel properties on the fractional calculus and the asymptotic stability theorem of reducing the conservatism for the non-autonomous fractional-order system with Riemann–Liouville derivative are proposed. Then, a new feedback controller is presented to guarantee the global asymptotic synchronization of nonidentical fractional-order neural networks. Via using the proposed the asymptotic stability theorem and matrix inequality techniques, sufficient conditions for global asymptotic synchronization of fractional-order neural networks are presented. Finally, numerical examples are used to demonstrate the effectiveness of the proposed synchronization control scheme for nonidentical fractional-order neural networks.
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