Riemann-Liouville分数阶时变时滞惯性神经网络的一致稳定性  

Uniform stability of Riemann-Liouville fractional-order time-varying delay inertial neural network

作　　者：李德宜[1,2] 邓宗娜 冯育强[1,2] Li Deyi;Deng Zongna;Feng Yuqiang(College of Science,Wuhan University of Science and Technology,Wuhan 430065,China;Hubei Province Key Laboratory of Process Systems Science in Metallurgical Process,Wuhan 430065,China)

机构地区：[1]武汉科技大学理学院,湖北武汉430065 [2]武汉科技大学冶金工业过程系统科学湖北省重点实验室,湖北武汉430065

出　　处：《武汉科技大学学报》2022年第2期155-160,共6页Journal of Wuhan University of Science and Technology

基　　金：国家自然科学基金面上资助项目(61473213).

摘　　要：本文将Riemann-Liouville(简称R-L)分数阶时滞惯性神经网络推广至R-L分数阶时变时滞惯性神经网络,通过构造分数阶Lyapunov-Krasovskii函数,证明了R-L分数阶时变时滞神经网络模型的一致稳定性,同时给出了数值实例,验证了所提出理论的有效性。In this paper,the Riemann-Liouville(R-L)fractional-order time delay inertial neural network is extended to the R-L fractional time-varying delay inertial neural network.By constructing the fractional-order Lyapunov-Krasovskii function,the uniform stability of the R-L fractional-order time-varying delay neural network model is proved,and a numerical example is given to verify the validity of the proposed theory.

关 键 词：Riemann-Liouville 分数阶 惯性神经网络 时变时滞 一致稳定性 

分 类 号：TP13[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]