New Results on Synchronization of Fractional-Order Memristor‐Based Neural Networks via State Feedback Control

Xiaofan Li; Yuan Ge; Hongjian Liu; Huiyuan Li; Jian-an Fang

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New Results on Synchronization of Fractional-Order Memristor‐Based Neural Networks via State Feedback Control

机译：通过状态反馈控制对基于数分的基于忆因器的神经网络同步的新结果

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This paper addresses the synchronization issue for the drive-response fractional-order memristor‐based neural networks (FOMNNs) via state feedback control. To achieve the synchronization for considered drive-response FOMNNs, two feedback controllers are introduced. Then, by adopting nonsmooth analysis, fractional Lyapunov’s direct method, Young inequality, and fractional-order differential inclusions, several algebraic sufficient criteria are obtained for guaranteeing the synchronization of the drive-response FOMNNs. Lastly, for illustrating the effectiveness of the obtained theoretical results, an example is given.

机译：本文通过状态反馈控制解决了基于驱动响应分数阶Memristor的神经网络（FOMNN）的同步问题。为了实现考虑驱动响应FOMNN的同步，介绍了两个反馈控制器。然后，通过采用非流动分析，分数Lyapunov的直接方法，年轻不等式和分数级差分夹杂物，获得了几个代数充足标准，用于保证驱动响应FOMNN的同步。最后，为了说明所获得的理论结果的有效性，给出了一个例子。

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来源
《Complexity》 |2020年第1期|共11页
作者
Xiaofan Li; Yuan Ge; Hongjian Liu; Huiyuan Li; Jian-an Fang;
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