具有脉冲效应的时滞Caputo分数阶模糊惯性神经网络的渐近稳定性  

Asymptotic Stability of Delayed Caputo Fractional-order Fuzzy Inertial Neural Networks with Impulse Effects

作　　者：王景峰 柏传志[1] WANG Jing-feng;BAI Chuan-zhi(School of Mathematical Sciences,Huaiyin Normal University,Huaian Jiangsu 223300,China)

机构地区：[1]淮阴师范学院数学与统计学院,江苏淮安223300

出　　处：《淮阴师范学院学报（自然科学版）》2021年第4期283-289,共7页Journal of Huaiyin Teachers College;Natural Science Edition

基　　金：国家自然科学基金资助项目(11571136);淮安市科技计划项目(48WJF00)。

摘　　要：运用Caputo分数阶算子、分数阶Barbalat引理和Lgapunov稳定性定理,研究了一类具有固定脉冲和时滞的Caputo分数阶模糊惯性神经网络系统的渐近稳定性.This paper studied the asymptotic stability of Caputo fractional-order fuzzy inertial neural networks with fixed-time impulse and time delay by using the Caputo fractional operator,fractional Barbalat's lemma and Lyapunov stability theorem.

关 键 词：渐近稳定性 Caputo分数阶 模糊惯性神经网络 脉冲效应 

分 类 号：O211.63[理学—概率论与数理统计]