Bài báo nghiên cứu tính ổn định và phân tích tính thụ động cho hệ nơ-ron cấp phân số Hopfield. Sử dụng phương pháp hàm Lyapunov kết hợp với bất đẳng thức ma trận tuyến tính (LMI), nhóm tác giả đưa một số điều kiện để đảm bảo tính ổn định cho lớp hệ nơ-ron cấp phân số Hopfield. Tiếp đó, bằng cách đưa ra một định nghĩa mới của tính thụ động cho lớp hệ này, một điều kiện được đưa ra dưới dạng bất đẳng thức ma trận tuyến tính để đảm bảo tính thụ động của hệ. Để minh họa cho những kết quả thu được nhóm tác giả cũng đã đưa ra một vài ví dụ cụ thể.

Abstract: This article studies the problem of fractional exponential stability and passivity analysis for Hopfield conformable fractional-order neural networks (CFONNs) subject to uncertainties. First, we derive some less conservative conditions to ensure the fractional exponential stability of Hopfield CFONNs by using the Lyapunov functional method combined with the linear matrix inequality (LMI) approach. Then, by introducing a new definition of passivity analysis for Hopfield CFONNs, an LMI condition is proposed to ensure the passivity analysis of the considered system. Numerical examples are carried out to verify the correctness of the obtained results.

Keywords: Hopfield neural networks; Conformable fractional-order calculus; Exponential stability; Passivity analysis; Linear matrix inequality;

Toàn văn bài báo tải về tại đây: https://doi.org/10.1007/s11063-021-10683-8