时标上具有离散时滞的Wilson-Cowan网络同步

在时标上微积分理论的基础上研究了具有离散时滞的Wilson-Cowan网络的全局指数型同步。通过构造Lyapunov函数,运用线性矩阵不等式和Kronecker积运算等方法,得到了时标上具有离散时滞的Wilson-Cowan网络全局指数型同步的充分条件,即当系统满足定理1中的线性矩阵不等式时可达到全局指数型同步。     

具时滞离散型神经网络指数同步问题

给出了具有时变时滞的离散型神经网络全局指数同步的定义,并对一类具有时变时滞的离散型时滞神经网络的全局指数同步问题作了详细的研究,得出了一类离散型神经网络全局指数同步的充分性判据,可通过LMI工具箱检验判据有效性。     

时间尺度上具有PS控制器的动态网络指数型同步

研究具有PS（proportional-sup）控制协议的动态网络在时间尺度上的指数型同步问题。为了实现动态网络的指数型同步，利用线性时滞动态方程在时间尺度上的指数型估计式和不等式，导出动态网络在时间尺度上的指数型同步准则。数值例子验证了分析结果的有效性，主要结果可应用到连续和离散情形。     

带耦合时滞的复杂网络通过时滞脉冲牵制控制达到同步

研究了带有耦合时滞的复杂网络通过时滞脉冲牵制控制达到同步的问题,其中时滞脉冲牵制控制被设计,基于李雅普诺夫函数法等,提出了保证复杂动力网络的指数同步的一些充分条件.本文的结果是基于先前结果的促进和改善.最后,通过数值模拟证明了结果的有效性.     

一类离散神经网络的全局指数同步探析

定义了离散型神经网络全局指数同步的概念,研究了一类离散型时滞神经网络的全局指数同步问题,给出了这类神经网络全局指数同步的充分性判据,判据的有效性可通过LMI工具箱得到检验.     

一类不连续复杂网络的指数同步研究

研究了具有不连续激活函数的复杂网络受非线性干扰通过时滞脉冲和反馈控制达到指数同步的问题,其中反馈控制和时滞脉冲控制用以克服不连续的激活函数对复杂动力网络造成的影响;基于Filippov解、微分包含、Lyapunov函数方法等,提出了几个充分条件,保证了不连续的复杂动力网络达到指数同步;研究结果是对以前结果的推广和改进,可直接应用于连续复杂动力网络;最后通过数值模拟验证了理论的有效性。     

含时滞的复杂动态网络模型的指数同步

研究了一类含时滞的复杂网络的指数同步问题,通过构造李雅普诺夫函数和一定的计算技巧,不仅给出了线性反馈控制器的设计方法,而且保证了驱动—响应网络模型的指数同步.最后,用仿真算例验证了所给方法的有效性.     

混合时滞二重边复杂网络自适应同步控制

首先给出了一类更加符合现实情况的混合时滞二重边复杂网络模型, 该模型不仅含有两个不同性质的子网络, 而且同时含有两种时滞--节点时滞和耦合时滞.基于Lyapunov-Krasovskii泛函方法, 在一些保守性较小的假设和对网络参数要求很弱的情况下, 利用合适的不等式放缩, 为网络设计了渐近同步自适应控制器和指数同步自适应控制器, 得到的结果较已有结论保守性有所减小.最后进行实例数值仿真, 说明了方法的有效性.     

复杂动态网络指数采样同步控制

利用Lyapunov-Krasovskii泛函方法以及线性矩阵不等式方法,研究具有时变时滞复杂动态网络的指数采样同步控制问题。首先,建立包含更多时滞信息以及采样间隔信息的Lyapunov-Krasovskii泛函,运用更优积分不等式方法处理泛函导数中的积分二次型项,获得一种新的保证误差系统指数同步的稳定性判据。其次,基于此判据设计保证系统同步稳定的采样控制器。仿真结果表明:所得判据具有更小保守性,且采样控制器可行。     

不确定时滞复杂网络的自适应控制同步

文章研究了一类复杂网络的同步问题,其中网络模型中考虑了时变节点时滞和多重时变耦合时滞,系统参数未知并且节点间的耦合是不确定的.通过设计自适应控制器,实现了复杂网络的完全同步和反同步.基于Lyapunov稳定性理论和不等式方法,得到了网络同步的充分条件.上述结果同时适用于确定网络和无时滞网络的情形,结果具有一般性.仿真例子验证了控制方法的有效性.     

基于自适应牵制控制的时变时滞复杂网络同步

针对一类节点含时变时滞的复杂网络模型的同步问题,提出一种简单有效的自适应牵制控制方法。设计了一个自适应控制器,对复杂网络的部分节点实施牵制控制;构造适当的Lyapunov函数,给出网络和其孤立节点达到全局指数渐近同步的充分条件;最后通过数值仿真实验验证了文中方法的有效性。     

非线性变时滞耦合复杂网络的牵制控制

研究具有非线性变时滞耦合复杂网络模型的同步问题,通过牵制控制的方法对变时滞耦合复杂动力网络进行同步控制.分别对外耦合矩阵可约和不可约两种情况设计了简单的控制器,通过控制网络的少部分节点使网络同步于一个孤立的节点.根据Lyapunov稳定性理论和线性矩阵不等式理论得到了非线性变时滞耦合的复杂网络的牵制同步的充分条件.数值仿真采用了新的混沌系统模型,仿真结果进一步证明了结论的正确性和有效性.     

时滞耦合随机神经网络全局指数同步

应用矩阵的Kronecker积、线性矩阵不等式及随机微分方程等有关工具,研究了一类具离散时滞与分布时滞的随机神经网络耦合大系统的均方全局指数同步问题.综合考虑了参数的不确定性、分布时滞、随机扰动、非线性耦合等的影响,并弱化了相关文献中激励函数为严格Lipshtz或Sigma型的假定,得到该耦合大系统均方全局指数同步的一些充分性判据.所得到的结果易于通过Matlab线性矩阵不等式工具箱(LMI)进行检验.     

扰动下混合时滞耦合动态网络的脉冲同步

针对一类具有混合时滞和多重扰动的耦合动态网络，提出了脉冲同步控制方法和新的同步性能指标。在传统的完全同步性指标无法实现的情况下，通过设计脉冲型反馈控制器，使得误差系统的状态最终收敛到有界范围内，克服了外部扰动对同步误差的影响；建立的改进型混合时滞差分不等式，避免了时滞效应对误差系统动力学分析造成的新困难；获得的同步性判据和控制器设计方法，不但改进了已有文献的相关结果，而且适用于兼具混合时滞和多重扰动的耦合网络模型，应用范围更广。     

时滞混沌神经网络的指数同步

本文研究了带有时滞混沌神经网络的指数同步问题,通过利用非线性回归控制和有效地控制定律,根据所给定的条件构造相应的线性矩阵不等式,得到了时滞神经网络的指数同步。这个方法比之前的线性控制方法更有效,数值结果进一步证明了该方法的有效性。     

时滞混沌神经网络的指数同步

本文研究了带有时滞混沌神经网络的指数同步问题,通过利用非线性回归控制和有效地控制定律,根据所给定的条件构造相应的线性矩阵不等式,得到了时滞神经网络的指数同步。这个方法比之前的线性控制方法更有效,数值结果进一步证明了该方法的有效性。     

忆阻型模糊细胞神经网络在时滞脉冲控制下的全局指数同步

文章研究了忆阻型模糊细胞神经网络的全局指数同步控制问题。首先,通过采用Filippo解和可测选择理论将忆阻模糊细胞神经网络转化成一类参数不确定的神经网络,并给出一个新颖的不等式以解决模糊反馈连接权重的参数不确定问题;然后,通过设计时滞脉冲控制器,并结合李雅普诺夫函数法、脉冲不等式以及给出的新的不等式,得到驱动忆阻模糊细胞神经网络与响应忆阻模糊细胞神经网络在时滞脉冲控制下指数同步的结果;最后,通过数值模拟验证了理论结果的有效性。研究结果表明:采用合适的控制器,忆阻型模糊细胞神经网络的驱动-响应系统是可以达到指数同步的。     

区间时变时滞复杂动态网络的同步准则

目的研究含有区间时变时滞、非时滞耦合及时滞耦合复杂动态网络的同步问题。方法通过构造合适的Lyapunov-Krasovskii泛函,矩阵不等式方法。结果给出了复杂动态网络新的同步准则。结论通过数值实例验证了所给结论的有效性,且具有较小的保守性和复杂性。     

时滞驱动一响应动力网络关于不同比例因子的投影同步

研究了一类时滞驱动-响应动力网络投影同步问题,其中网络节点不要求是部分线性的,且比例因子可以彼此不同.将比例因子分为有限定条件和无限定条件两种情形进行讨论,基于Lya-punov稳定性理论和脉冲控制方法,给出了驱动-响应动力网络关于不同比例因子的一些投影同步准则,其中有限定条件时,不需要增加额外的控制器;没有限定条件时...     

一类离散型网络全局指数同步研究

探讨了具有离散时滞的离散型神经网络系统,并给出了这类神经网络的全局指数同步的一个有效结论.