具时滞影响的一般BAM神经网络的有限时间反同步  

Finite-time Anti-synchronization of General Delayed BAM Neural Networks

作　　者：李超 詹倩 韦慧 LI Chao;ZHAN Qian;WEI Hui(School of Mathematics and Big Data,Anhui University of Science and Technology,Huainan 232001,China;Anhui Provincial Engineering Laboratory of Big Data Analysis and Early Warning Technology for Coal Mine Safety,Huainan 232001,China)

机构地区：[1]安徽理工大学数学与大数据学院,安徽淮南232001 [2]安徽省煤矿安全大数据分析与预警技术工程实验室,安徽淮南232001

出　　处：《应用数学》2022年第4期938-946,共9页Mathematica Applicata

基　　金：国家自然科学基金(11601007);安徽省高校自然科学基金重大项目(KJ2020ZD32);安徽省自然科学基金(2108085MA14);安徽省博士后科学基金资助项目(2019B318);安徽省教育厅高校优秀人才支持计划项目(gxyq2021181)。

摘　　要：本文研究一类具有时滞影响的一般BAM神经网络有限时间反同步问题.通过设计合适的状态控制器,引入新颖的数学分析方法,并利用不等式技巧,在不借助已有的有限时间稳定性定理,建立了驱动-响应框架下所研究模型的有限时间反同步的判据,所得到的结果推广并改进已有文献的结论.最后通过数值例子验证了所得理论结果的有效性.In this paper,the finite-time anti-synchronization problem for a class of general BAM neural networks with time delays is studied.By designing appropriate state controllers,and introducing a novel mathematical analysis approach,together with the inequality techniques,under the drive-response framework,the finite-time anti-synchronization criteria of the considered model are established without the help of the finite-time stability theorem.The obtained results generalize and improve some existing ones.Finally,a numerical example is given to verify the effectiveness of the theoretical results.

关 键 词：一般BAM神经网络 有限时间 固定时间 反同步 

分 类 号：O29[理学—应用数学]