时滞控制神经网络的稳定性和Turing斑图结构
Time-delay control of stability and Turing pattern structures of neural networks
摘要点击 2973  全文点击 20593  投稿时间:2012-07-20  修订日期:2012-10-02
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DOI编号  10.7641/CTA.2013.20806
  2013,30(3):288-298
中文关键词  稳定性  Hopf分岔  Turing不稳定性  反应扩散  时滞神经网络
英文关键词  stability  Hopf bifurcation  Turing instability  reaction-diffusion  neural networks with delays
基金项目  国家自然科学基金面上基金资助项目(61174155); 国家自然科学基金重点基金资助项目(11032009).
学科分类代码  
作者单位E-mail
赵洪涌 南京航空航天大学 理学院 hongyongz@126.com 
袁静岚 南京航空航天大学 理学院  
胡文 南京航空航天大学 电子信息工程学院  
中文摘要
      本文讨论了一类时滞反应扩散神经网络模型. 利用时滞来控制系统的稳定性、分岔和Turing斑图. 研究结果表明, 在一定条件下, 时滞不仅能影响系统的稳定性和周期震荡性, 还能影响系统的Turing不稳定性. 数值模拟验证了理论分析的正确性, 同时还说明了时滞能改变斑图的结构.
英文摘要
      This paper discusses a class of reaction-diffusion neural networks model. The stability, bifurcation and Turing pattern are studied by using the time-delay. The theoretical analysis shows that the time-delay can affect not only the stability and periodicity, but also affects Turing instability. Numerical simulations are given to illustrate the effectiveness of the analytical results and validate the alteration of Turing pattern structures by the time-delay.