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Accès ouvert déclaré 2025 article

Discrete-time Mittag–Leffler state estimation for fractional-order quaternion memristive neural networks

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This article investigates the state estimation of fractional-order memristive systems with discrete-time terms. By considering discrete fractional calculus, we propose a novel and efficient criterion for ensuring the global Mittag-Leffler stability of the estimation error system. Additionally, by utilizing a functional that incorporates a discrete fractional sum element, we derive the stability condition for the concerned system. It is noteworthy that the proposed approach integrates a vector optimization method, which enhances the understanding of how to construct a meaningful convex closure formed by quaternions. Finally, numerical simulations are conducted to validate the theoretical results.

Ce résumé expose les affirmations des auteurs. BNTIC ne l’interprète pas comme une validation indépendante des résultats.

Contrôle bibliographique ouvert

DOI retrouvé dans Crossref DOI retrouvé ; titre concordant.

Titre Crossref
Discrete-time Mittag–Leffler state estimation for fractional-order quaternion memristive neural networks
Date Crossref
30/10/2025
Éditeur
Springer Science and Business Media LLC
Type
journal-article

Ce recoupement confirme des métadonnées liées au DOI. Il ne confirme ni la méthode ni les conclusions de l’étude et ne compte pas comme une seconde source scientifique indépendante.

Institutions déclarées

Une affiliation ne permet pas de déduire la nationalité d’un auteur.

Sujets associés

Neural Networks Stability and SynchronizationNeural Networks and ApplicationsAdvanced Memory and Neural Computing

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