忆阻器赋能下分数阶不确定Hopfield神经网络系统的稳定性解析与前沿洞察

一、引言

1.1研究背景与意义

在当今科技飞速发展的时代，神经网络作为人工智能领域的关键技术，其稳定性分析对于实现高效、可靠的智能系统具有至关重要的意义。忆阻器作为一种新型的电子元件，自1971年由蔡少棠教授提出后，于2008年被惠普实验室成功验证，其独特的电阻记忆特性，能够实现信息的存储和处理，为神经网络的发展带来了新的机遇。忆阻器的出现，使得神经网络在硬件实现上更加接近生物神经网络，具备更高的计算效率和更低的能耗，为解决传统计算架构中的冯?诺依曼瓶颈问题提供了可能。

分数阶微积分作为微积分理论的重要拓展