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时滞惯性神经网络的稳定性和分岔控制

朱霖河 赵洪涌

物理学报Issue(9):1-10,10.
物理学报Issue(9):1-10,10.DOI:10.7498/aps.63.090203

时滞惯性神经网络的稳定性和分岔控制

Stability and bifurcation control in inertial neuron networks with delays

朱霖河 1赵洪涌1

作者信息

  • 1. 南京航空航天大学理学院,南京 210016
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摘要

Abstract

Based on the second order delay inertia neural network model, this paper puts forward the bifurcation control method: delay feedback control method. Applying the theory of delay differential equations, we give some stability and Hopf bifurcation conditions for the feedback control system. Examples are given to validate that the feedback controller can control the occurrence of bifurcation effectively, expand the stability domain, and change the convergence speed of the network as well.

关键词

时滞惯性神经网络/分岔控制/稳定性/Hopf分岔

Key words

delay inertial neural network/bifurcation control/stability/Hopf bifurcation

引用本文复制引用

朱霖河,赵洪涌..时滞惯性神经网络的稳定性和分岔控制[J].物理学报,2014,(9):1-10,10.

基金项目

国家自然科学基金重点项目(批准号:11032009)、国家自然科学基金(批准号:61174155)和江苏省“青蓝工程”基金资助的课题 (批准号:11032009)

物理学报

OA北大核心CSCDCSTPCD

1000-3290

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