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2009 | OriginalPaper | Buchkapitel

Chaotic and Hyperchaotic Attractors in Time-Delayed Neural Networks

verfasst von : Dong Zhang, Jian Xu

Erschienen in: Complex Sciences

Verlag: Springer Berlin Heidelberg

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It is well known that complex dynamic behaviors exist in time-delayed neural networks. Infinite positive Lyapunov exponents can be found in time-delayed chaotic systems since the dimension of such systems is infinite. This paper presents an infinite-dimension hyperchaotic time-delayed neuron system with sinusoidal activation function. The hyperchaotic neuron system is studied by Lyapunov exponent, phase diagram, Poincare section and power spectrum. Numerical simulations show that the new system’s behavior can be convergent, periodic, chaotic and hyperchaotic when the time-delay parameter varies.

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Metadaten
Titel
Chaotic and Hyperchaotic Attractors in Time-Delayed Neural Networks
verfasst von
Dong Zhang
Jian Xu
Copyright-Jahr
2009
Verlag
Springer Berlin Heidelberg
DOI
https://doi.org/10.1007/978-3-642-02469-6_1