一类混合时变时滞混沌神经网络自适应同步研究

基于微分方程的拉萨尔不变集原理和自适应动态反馈控制技术,研究了一类带有完全未知参数和混合时变时滞的混沌神经网络的自适应同步问题,给出了保证两个具有相同结构但具有完全未知参数的时滞混沌神经网络同步的控制律的设计方法.在此自适应控制律的作用下,达到了同步与参数辨识同时进行的目的.所设计的控制律简单,易于实现.仿真示例验证了所提方法的有效性.     

混合时滞与非线性控制输入神经网络同步分析

研究了一类具有时变时滞与无穷分布时滞、控制输入具扇形非线性性(sector nonlin-earity in the control input)的神经网络的全局渐近同步问题,基于驱动-响应方法和Lyapunov理论,适当设计一个失忆扩散的输入控制律,给出了驱动系统与响应系统同步的充分条件。     

一类Lurie混沌系统的全局渐近同步

利用李亚普诺夫稳定性理论,研究了鲁里叶混沌系统的全局同步控制问题,给出了一类混沌鲁里叶系统的不变集及非线性环节的局部利普希茨条件,得到了驱动系统和响应系统全局渐近同步的控制律,并对控制效果进行了仿真.仿真结果验证了同步控制律的有效性,控制律结构简单、容易实现,误差系统具有很快的收敛速度.     

具有噪声扰动时滞混沌系统的同步与保密通信

基于Lyapunov理论和自适应同步控制方法,研究了一类具有噪声扰动的时滞混沌系统的同步控制问题,给出了保证两个具有不同结构、不同参数的时滞混沌神经网络同步的自适应控制器与自适应律的设计方法,并将其应用到保密通信中.数值仿真也表明了所得结果的有效性.     

一类混沌系统的同步脉冲控制

基于脉冲微分方程的稳定理论,针对一类混沌系统,提出了一种脉冲控制同步的方法·该方法仅采用驱动系统与响应系统状态变量的线性误差反馈作为脉冲控制信号,实现了两个混沌系统的全局渐近同步·给出了两个混沌系统实现全局渐近同步的判据·当采用相同的脉冲控制矩阵和相等的脉冲间隔时,两个混沌系统实现全局渐近同步的判据可以被简化·该方法适用于一大类混沌系统的同步控制·以Lorenz混沌系统为例,进行了控制器的设计·所设计的控制器结构简单,易于实现,收敛速度快·理论分析和数值仿真结果证明了该方法的有效性·     

有离散时滞的混沌Cohen-Grossberg神经网络基于同步方法的参数估计（英文）

结合自适应控制和适当自适应律的线性反馈,研究了一类具有离散时滞的混沌Gohen-Grossberg神经网络基于同步方法的参数估计.通过选择合适的李雅普诺夫函数,得到该系统同步的充分条件,有效估计了所有的连接权重,并选择合适的自适应增益条件下调整系统的同步速度,得到一些参数的估计.     

时滞细胞神经网络全局同步的滑模控制方法

利用改进的滑模控制方法,研究了具有多时滞和分布时滞细胞神经网络的全局同步问题.基于Lyapunov稳定性原理,运用线性矩阵不等式方法,设计滑模面,考虑了时滞独立和时滞相关两种情况.设计了合适的滑模控制器,以使得误差系统的轨迹能全局达到滑模面.得到了相对充分的条件,来确保时滞独立与时滞相关两种情况下误差系统的全局稳定性,从而实现时滞细胞神经网络的全局同步.结果表明所设计的滑模控制器由误差反馈控制输出来获得高增益补偿的准则,可用以处理神经网络的全局同步问题,并且此方法可应用于其他复杂神经网络.     

具分布时滞细胞神经网络全局渐近同步

探讨了一类具分布时滞的细胞神经网络的全局渐近同步问题,通过构造合适的Lyapunov-Krasovskii泛函,利用不等式理论,给出了驱动系统与响应系统全局渐近同步的几个充分条件.数值例子证明了所得结论的有效性.     

一个新混沌系统的滑模控制

研究了一个混沌系统的控制问题,设计了一种滑模变结构控制律,使得该系统状态全局渐近稳定.该控制律对系统的不确定性和外部扰动也具有鲁棒性.仿真结果表明了该方法的有效性.     

一类参数不确定时滞混沌系统的反馈控制同步

首先利用Lyapunov稳定理论设计了状态反馈控制器,并基于线性矩阵不等式技术给出了实现时滞混沌系统全局渐近同步的充分条件.其次以时滞Chen混沌系统和时滞Lorenz混沌系统为例,根据所给出的定理,求解出线性矩阵不等式的解,并且使时滞Chen混沌系统和时滞Lorenz混沌系统渐近同步.两个例子说明了所设计的控制器实用有效,易于实现并通过仿真证明了该方法的有效性.     

混沌神经网络的同步及其在保密通信中的应用

利用神经网络的学习,逼近能力构造混沌神经网络,提出非线性反馈控制混沌同步方法来同步两个混沌神经网络,并基于混沌神经网络的同步给出一种新的混沌保密通信系统。理论分析和数值实验结果表明,新系统具有较强的通用性和柔韧性,且有同步速度快,信号恢复精度高和密钥量大等优点。     

基于复杂网络的混沌同步及其在保密通信中的应用

以复杂网络为背景,根据Lyapunov稳定性理论,研究了全局耦合网络的渐近同步,提出了一种全局混沌同步方案,并在同步的基础上研究了节点之间的保密通信,用混沌遮掩的方法将该同步方案应用于保密通信,将有用的信息信号调控到混沌系统的状态变量中,与混沌信号一起传送到接收端,发送系统和接收系统同步以后,在接收端恢复出信息信号。最后以Chen系统为节点进行数值仿真,验证了结论的可靠性。     

同步一类结构部分未知混沌系统的自适应非线性观测器

针对一类结构部分未知混沌系统，设计了一种舍有补偿器的自适应正交神经网络非线性观测器．这种自适应非线性观测器以混沌系统的线性部分能准确复制为前提，利用正交神经网络的非线性逼近能力实现结构部分未知混沌系统在状态不可测情况下的同步．在所设计的观测器中，正交神经网络的权值和补偿控制器的自适应调节规律都是通过Lyapunov稳定性原理推导所得，保证了闭环系统的稳定性，     

混沌神经网络的同步

混沌是神经网络的一个基本运行模式．本文通过计算机仿真表明：混沌神经元在一定条件下能实现混沌同步．我们猜测混沌同步是实现神经网络协调性的一种途径．     

Adaptive synchronization of neural networks with different attractors

This paper aims to present an adaptive control scheme for the synchronization of two classes of uncertain neural networks with different attractors. A new sufficient condition for the global synchronization of two kinds of neural networks with different attractors is derived. The proposed control method is efficient and easy to be implemented. Numerical simulation is used to show the effectiveness of the obtained result.     

Adaptive synchronization of neural networks with different attractors

This paper aims to present an adaptive control scheme for the synchronization of two classes of uncertain neural networks with different attractors. A new sufficient condition for the global synchronization of two kinds of neural networks with different attractors is derived. The proposed control method is efficient and easy to be implemented. Numerical simulation is used to show the effectiveness of the obtained result.     

参数未知的分数阶混沌系统的自适应同步

针对一类混沌系统,研究了参数未知的混沌系统的自适应同步。以分数阶混沌系统的稳定性定理和混沌系统间的自适应反馈控制为基础,通过设置未知参数的辨识规则和构造恰当的线性反馈控制器,从而实现了参数未知的分数阶Chen混沌系统同给定信号的分数阶Chen混沌系统的追踪控制与同步。通过数值仿真证实了该方法的有效性。