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02176nam0 2200313 450
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CAL 0120217243223
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20210820160037.4
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@a978-7-03-069335-8@dCNY168.00
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@a20210820d2021 em y0chiy0120 ea
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@achi
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@a分数阶神经网络的定性分析与控制@Afen shu jie shen jing wang luo de ding xing fen xi yu kong zhi@f于永光 ... [等] 著
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@a北京@c科学出版社@d2021.07
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@ax, 349页, [9] 页图版@c图@d24cm
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@a题名页题其余责任者: 王虎, 张硕, 谷雅娟
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@a英文题名取自封面
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@a有书目 (第339-349页)
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@a本书介绍了分数阶微积分学的基本知识与数值计算方法, 改进了分数阶Lyapunov直接法, 通过减弱原方法的条件, 扩大适用范围, 进而增加找到合适Lyapunov函数的可能性。并给出了多时滞线性分数阶系统的稳定性结果, 以及分数阶时滞系统的比较定理, 从而为论证非线性分数阶时滞系统的稳定性提供了有力的工具。针对不连续的分数阶系统, 给出了连续不可微的Lyapunov函数的Caputo和Riemann-Liouville分数阶微分不等式, 为分析不连续的分数阶系统提供了理论工具。以分数阶系统稳定性理论为基础, 研究了分数阶神经网络的稳定性与控制问题, 包括分数阶神经网络的全局稳定性、带有有界扰动的分数阶神经网络的有界性和吸引性, 以及分数阶不连续神经网络的动力学性质 ; 时滞分数阶神经网络的稳定性, 即中心结构和环结构的时滞分数阶神经网络的稳定性, 及时滞分数阶神经网络的全局一致和一致渐近稳定性。研究了分数阶神经网络的同步问题, 其中有完全同步、延迟同步、反向同步、射影同步、广义同步、鲁棒同步, 分数阶竞争神经网络的同步, 分数阶惯性神经网络同步 ; 基于忆阻器的分数阶带有参数不确定的神经网络鲁棒稳定性, 参数扰动下的一致稳定性。并研究了基于忆阻器分数阶神经网络的同步问题, 其中有鲁棒同步、滞后同步、射影同步 ; 分数阶复值神经网络的全局渐近稳定性。并通过大量的数值仿真验证了理论结果的正确性和有效性。
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@aQualitative analysis and control of fractional order neural networks@zeng
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@a微积分@Awei ji fen@x应用@x神经网络@x研究
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@aQ811.1@v5
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@a于永光@Ayu yong guang@4著
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@a王虎@Awang hu@4著
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@a张硕@Azhang shuo@4著
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@a谷雅娟@Agu ya juan@4著
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@aCN@b人天书店@c20210820
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@aTSG@b0001591@dQ811.1@eY730@f1
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| 分数阶神经网络的定性分析与控制/于永光 ... [等] 著.-北京：科学出版社，2021.07 |
| x, 349页, [9] 页图版：图；24cm |
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| ISBN 978-7-03-069335-8：CNY168.00 |
| 本书介绍了分数阶微积分学的基本知识与数值计算方法, 改进了分数阶Lyapunov直接法, 通过减弱原方法的条件, 扩大适用范围, 进而增加找到合适Lyapunov函数的可能性。并给出了多时滞线性分数阶系统的稳定性结果, 以及分数阶时滞系统的比较定理, 从而为论证非线性分数阶时滞系统的稳定性提供了有力的工具。针对不连续的分数阶系统, 给出了连续不可微的Lyapunov函数的Caputo和Riemann-Liouville分数阶微分不等式, 为分析不连续的分数阶系统提供了理论工具。以分数阶系统稳定性理论为基础, 研究了分数阶神经网络的稳定性与控制问题, 包括分数阶神经网络的全局稳定性、带有有界扰动的分数阶神经网络的有界性和吸引性, 以及分数阶不连续神经网络的动力学性质 ; 时滞分数阶神经网络的稳定性, 即中心结构和环结构的时滞分数阶神经网络的稳定性, 及时滞分数阶神经网络的全局一致和一致渐近稳定性。研究了分数阶神经网络的同步问题, 其中有完全同步、延迟同步、反向同步、射影同步、广义同步、鲁棒同步, 分数阶竞争神经网络的同步, 分数阶惯性神经网络同步 ; 基于忆阻器的分数阶带有参数不确定的神经网络鲁棒稳定性, 参数扰动下的一致稳定性。并研究了基于忆阻器分数阶神经网络的同步问题, 其中有鲁棒同步、滞后同步、射影同步 ; 分数阶复值神经网络的全局渐近稳定性。并通过大量的数值仿真验证了理论结果的正确性和有效性。 |
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正题名：分数阶神经网络的定性分析与控制
索取号：Q811.1/Y730
预约/预借
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登录号
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条形码
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馆藏地/架位号
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状态
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备注
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1549679
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自科库401/401自科库 32排2列5层/
[索取号:Q811.1/Y730]
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