Multi-scroll and coexisting attractors in a Hopfield neural network under electromagnetic induction and external stimuli

吸引子 Hopfield网络 计算机科学 人工神经网络 理论(学习稳定性) 混乱的 记忆电阻器 生物神经网络 拓扑(电路) 人工智能 数学 物理 机器学习 数学分析 量子力学 组合数学
作者
D. Vignesh,Jun Ma,Santo Banerjee
出处
期刊:Neurocomputing [Elsevier BV]
卷期号:564: 126961-126961 被引量:18
标识
DOI:10.1016/j.neucom.2023.126961
摘要

The application of external stimuli to biological neurons is a valuable tool for investigating neuronal properties, understanding neural circuitry, and developing therapeutic interventions for neurological disorders. In this article, we propose a discrete fractional Hopfield neural network model consisting of four neurons to explore the influence of external stimuli in the presence of electromagnetic induction and radiation. To incorporate the electromagnetic induction between connected neurons, we construct and employ a discrete fractional sine memristor. Additionally, we introduce a multi-level pulse function to the sine memristor element to examine the chaotic dynamics of the neural network model. The qualitative behavior of the network model is demonstrated through stability analysis and bifurcation diagrams showcasing chaos. The study also focuses on understanding the coexisting behavior of the neural network model in the presence and absence of external stimuli. Moreover, we investigate the generation of multi-scroll attractors by varying the level of the pulse function, which is introduced to electromagnetic induction. Numerical simulations reveal that increasing the level of the multi-pulse function doubles the number of scrolls in the attractors when external stimuli are present. The findings presented in this article contribute to our understanding of discrete fractional memristors and shed light on the dynamical behavior of neurons and their electrical activity in the brain. Innovation within the discrete fractional-order Hopfield neural networks realm entails the creation and utilization of fresh ideas, methodologies, and strategies that harness fractional-order dynamics to confront diverse hurdles and enhance the effectiveness of Hopfield networks. Discrete fractional-order Hopfield neural networks have the capacity to propel an array of applications forward, spanning artificial intelligence, machine learning, control systems, and optimization, showcasing their potential for substantial progress in various domains.
最长约 10秒,即可获得该文献文件

科研通智能强力驱动
Strongly Powered by AbleSci AI
更新
PDF的下载单位、IP信息已删除 (2025-6-4)

科研通是完全免费的文献互助平台,具备全网最快的应助速度,最高的求助完成率。 对每一个文献求助,科研通都将尽心尽力,给求助人一个满意的交代。
实时播报
1秒前
lin关注了科研通微信公众号
2秒前
3秒前
兴奋小丸子完成签到,获得积分10
4秒前
5秒前
6秒前
6秒前
keyanxiaobai完成签到,获得积分10
7秒前
二十二点36完成签到,获得积分10
7秒前
量子星尘发布了新的文献求助10
8秒前
英勇星月完成签到 ,获得积分10
11秒前
zgt01发布了新的文献求助10
11秒前
新德里梅塔洛1号完成签到,获得积分20
14秒前
17秒前
wp完成签到,获得积分10
22秒前
splemeth完成签到,获得积分10
22秒前
雪白的紫翠完成签到 ,获得积分10
23秒前
哈哈完成签到,获得积分10
24秒前
淡定访琴完成签到,获得积分10
26秒前
大力云朵完成签到,获得积分10
28秒前
ADcal完成签到 ,获得积分10
28秒前
28秒前
tony完成签到,获得积分10
28秒前
苏苏完成签到,获得积分10
30秒前
WuFen完成签到 ,获得积分10
31秒前
淘宝叮咚完成签到,获得积分10
31秒前
高高从云完成签到 ,获得积分10
32秒前
情怀应助唐唐采纳,获得10
33秒前
科研肥料完成签到,获得积分10
34秒前
每天都在找完成签到,获得积分10
34秒前
桐桐应助zzw采纳,获得20
34秒前
34秒前
吕布完成签到,获得积分10
35秒前
35秒前
ChenYifei完成签到,获得积分10
39秒前
qq发布了新的文献求助10
39秒前
Smiley完成签到 ,获得积分10
42秒前
hzauhzau完成签到 ,获得积分10
42秒前
白桃完成签到 ,获得积分10
44秒前
小八统治世界完成签到 ,获得积分10
45秒前
高分求助中
【提示信息,请勿应助】关于scihub 10000
Les Mantodea de Guyane: Insecta, Polyneoptera [The Mantids of French Guiana] 3000
徐淮辽南地区新元古代叠层石及生物地层 3000
The Mother of All Tableaux: Order, Equivalence, and Geometry in the Large-scale Structure of Optimality Theory 3000
Handbook of Industrial Diamonds.Vol2 1100
Global Eyelash Assessment scale (GEA) 1000
Picture Books with Same-sex Parented Families: Unintentional Censorship 550
热门求助领域 (近24小时)
化学 材料科学 医学 生物 工程类 有机化学 生物化学 物理 内科学 纳米技术 计算机科学 化学工程 复合材料 遗传学 基因 物理化学 催化作用 冶金 细胞生物学 免疫学
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 4038184
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 3575908
关于积分的说明 11373872
捐赠科研通 3305715
什么是DOI,文献DOI怎么找? 1819255
邀请新用户注册赠送积分活动 892662
科研通“疑难数据库(出版商)”最低求助积分说明 815022