具有时滞的递归神经网络模型的分支分析

摘要：

主要研究了一类含有6个时滞的四阶神经网络模型的分支问题.通过应用时滞微分方程的中心流形定理和规范型理论,得到了系统在原点处的Bogdanov-Takens(B-T)分支和triple zero分支的规范型,进而给出了一些主要的分支现象.

In this paper, we pay our main attention to study the bifurcation analysis of a four-node recurrent neural net- work model with six discrete delays. By using center manifold reduction and normal form method of delay differential equa- tions, the norm forms of the Bogdanov-Takens （B-T） and triple zero bifurcations at origin are obtained. Finally, we gave some main bifurcation phenomenons.

作者：

刘霞 焦建锋

机构地区：

betway官方app 数学与信息科学学院 大数据统计分析与优化控制河南省工程实验室

出处：

《betway官方app 学报：自然科学版》 CAS 北大核心 2016年第1期1-7,共7页

基金：

国家自然科学基金(11226142) betway官方app 校级骨干教师资助 广西财经学院数量经济学创新团队2014年开放性课题(2014CX05)

关键词：

神经网络模型 B-T分支 triplezero分支 规范型

neural network model B-T bifureation triple zero bifurcation normal form

分类号：

O175.1 [理学—基础数学]

具有时滞的递归神经网络模型的分支分析.pdf