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Event-triggered impulsive synchronization of fractional-order coupled neural networks

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作者
Hailian Tan,Jianwei Wu,Haibo Bao
出处
期刊:Applied Mathematics and Computation [Elsevier]
卷期号:429: 127244-127244 被引量:10
标识
DOI:10.1016/j.amc.2022.127244
摘要

The impulsive synchronization of fractional-order coupled neural networks (FOCNNs) via an event-triggered law is investigated in this paper. For the objective of conserving computing resources and decreasing network load, an event-triggered impulsive control (ETIC) mechanism depending on state errors is introduced. The event-triggered controller updates only at impulsive instants, which are defined by some certain triggering conditions and not predetermined. Then, by means of fractional Lyapunov theory, the Kronecker product together with the comparison principle and Laplace transform, sufficient conditions depending on fractional order are obtained to achieve event-triggered impulsive synchronization of FOCNNs. Furthermore, it is also proved that there exists a positive constant less than the time interval between arbitrary two consecutive impulsive instants, which means the Zeno phenomenon is eliminated. At last, a numerical simulation of the typical chaotic system is presented to indicate the feasibility of the developed ETIC mechanism and the correctness of the obtained results.
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