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4.1
引言

据了解,周期性、反周期性、概周期性和几乎自守性振荡是非自治神经网络的重要动力学行为。在现实生活中,概周期性比周期性更普遍。另外,伪概周期性是概周期性的自然概括。因此,研究神经网络的伪概周期性振荡具有重要的理论意义和实际意义。在过去十几年间,许多学者已经研究了实值神经网络的伪概周期解(见文献[81],[90]—[101])。然而,在复杂的非线性系统和不确定系统中同步是一种普遍现象,这表明许多不确定系统可以相互调整来获得更好的稳定性和鲁棒性。实验和理论研究表明,同步存在于各种实际系统中。通过同步,人们可以用已知系统的动力学行为来分析未知系统的动力学行为。因此,它在网络控制和系统设计中起着重要的作用。同步控制已经成了一个热门的研究课题(见文献[31],[102]—[115])。然而,据我们所知,目前还没有关于时标上具离散时滞和分布时滞的Clifford值细胞神经网络的伪概周期解的同步问题的文献。因此,有必要研究时标上Clifford值神经网络的同步性问题。

本章的结构如下:在第4.2节中,介绍研究的对象和预备知识,并说明后面章节中需要的一些初步结果。在第4.3节中,为系统(4.2.1)的伪概周期解的存在性建立一些充分条件。在第4.4节中,研究伪概周期解的同步性问题。在第4.5节中,给出一个数值例子来说明我们在前几节中获得的结果的可行性。最后,在第4.6节给出本章的结论。 Lr7GZQOxN1OMBVQ7gR4fV8C4ojtNk0KxZMtrdXhpXa4OO8A4I2A4hIEa+p4SG4jI

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