一類分數(shù)階時滯神經(jīng)網(wǎng)絡的Lyapunov穩(wěn)定性判據(jù)①

蔡克珍，張海海

（安慶師范大學數(shù)學與計算科學學院，安徽安慶246133）

分數(shù)階微積分即是關于任意階微分和積分理論。近幾十年來，它在工程、物理和經(jīng)濟等領域的建模中具有極為重要的應用價值[1-5]。由于分數(shù)階導數(shù)是非局部的且具有非奇異核[6]，相比較于經(jīng)典的整數(shù)階模型，分數(shù)階模型能夠更好地描述系統(tǒng)的行為過程。

近年來，一些學者將分數(shù)階算子引入到神經(jīng)網(wǎng)絡中，形成分數(shù)階神經(jīng)網(wǎng)絡模型，從而更好地描述神經(jīng)元的動力學行為。最近，文獻[7-9]研究了不具有時滯的分數(shù)階神經(jīng)網(wǎng)絡的穩(wěn)定性。本文考慮如下Riemann-Liouville分數(shù)階時滯神經(jīng)網(wǎng)絡的漸近穩(wěn)定性

k是一個已知正常數(shù)。

在判定Riemann-Liouville分數(shù)階時滯神經(jīng)網(wǎng)絡的漸近穩(wěn)定性時，通過構造Lyapunov泛函的方法避免了計算其分數(shù)階導數(shù)，所得結果描述為矩陣不等式，在計算上是方便可行的。

1 預備知識

本節(jié)給出分數(shù)階微積分的相關定義和引理。

定義1[3]函數(shù)f的q＞0階Riemann-Liouville分數(shù)階積分的定義為

定義3 對任意的ε ＞0，存在δ=δ(ε ,t0)＞ 0，使得對任何初始條件，系統(tǒng)(1)的解x(t)滿足不等式則稱系統(tǒng)(1)的零解是穩(wěn)定的。若系統(tǒng)(1)的零解是穩(wěn)定的且則稱它是漸近穩(wěn)定的。

2 漸近穩(wěn)定性判據(jù)

本節(jié)通過構造適當?shù)暮瘮?shù)來討論系統(tǒng)(1)在Lyapunov意義下的漸近穩(wěn)定性條件。

定理1若存在一個正定陣P和兩個正常數(shù)β，γ使得

則系統(tǒng)(1)的零解是漸近穩(wěn)定的，其中I是n維單位矩陣。

證明 構造如下的Lyapunov泛函

其中0＜α＜1，P，Q是正定陣。

因為P＞0，Q＞0，由定義1可知V( )xt是一個正定函數(shù)。由引理1可以得到V( )xt沿著系統(tǒng)

(1)軌跡的時間導數(shù)為

通過運用泛函微分方程的Lyapunov直接方法，得到系統(tǒng)(1)的零解是漸近穩(wěn)定的。

在定理1中，令β=γ=1，可得到如下推論。

推論1 若存在正定陣P使得

則系統(tǒng)(1)的零解是漸近穩(wěn)定的。

3 數(shù)值例子

例1考慮一個二維的Riemann-Liouville分數(shù)階時滯神經(jīng)網(wǎng)絡：

因此滿足定理1的條件，所以系統(tǒng)(15)的零解是漸近穩(wěn)定的。

對于數(shù)值模擬，分別考慮如下5種不同的初始狀態(tài)：

圖1和圖2分別描述了對應于這些初始值的狀態(tài)軌跡，證實了定理1是有效的和可行的。

圖1 α=0.8，τ=0.4的神經(jīng)網(wǎng)絡在不同初始值下的軌跡

圖2 α=0.4，β=0.2的神經(jīng)網(wǎng)絡在不同初始值下的軌跡

4 結 論

本文構造了一個適當?shù)姆汉瘉碛懻揜iemann-Liouville分數(shù)階時滯神經(jīng)網(wǎng)絡的漸近穩(wěn)定性，該方法避免了計算Lyapunov泛函的分數(shù)階導數(shù)，直接計算Lyapunov泛函的一階導數(shù)來檢驗穩(wěn)定性，利用矩陣不等式描述所得結果，在計算上也是方便可行的。

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