带马尔可夫跳变和脉冲的时滞耦合神经网络的同步

研究一类混合时滞耦合神经网络的同步问题,其中系统及其参数的切换和时滞均由某个马尔可夫链所确定,同时考虑脉冲的影响.另外,对细胞激活函数进行更为一般的假设.通过构造Lyapunov-Krasovskii泛函,运用线性矩阵不等式技术(linear matrix inequality,LMI)并结合Kroriecker积获得神经网络全局同步的充分性判据,且该判据依赖于时滞,易于利用数学软件Matlab的LMI工具箱进行验证和求解.     

混合时滞随机神经网络全局渐近同步

研究了一类具混合时滞神经网络耦合大系统的同步问题.应用矩阵的Kronecker积与线性矩阵不等式,得到耦合大系统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,所讨论的神经网络具有参数的不确定性、分布时滞、随机扰动以及非线性耦合等,而且弱化了相关文献中激励函数为严格Lipshitz或Sigma型的假定,使所得结果更为精细.     

基于混杂脉冲切换控制的时滞混沌神经网络的镇定

针对一类离散时滞混沌神经网络,研究其基于混杂脉冲切换控制的镇定问题.利用切换Lyapunov函数方法和S过程技巧,得到了受控的神经网络的指数稳定判据.该结果反映了脉冲控制和切换控制对闭环系统的稳定性的影响.离散时滞Hopfield混沌神经网络例子表明了所给镇定方法的有效性.     

变时滞Cohen-Grossberg随机神经网络的矩指数稳定性

本文利用随机积分的伊腾公式,时滞微分不等式及随机时滞神经网络的特性 讨论变时滞Cohen-Grossberg随机神经网络的矩指数稳定性,实例证明本文结果的优越性.     

马尔可夫切换基因调控网络的分布式滤波

研究了传感器网络中一类具有马尔可夫跳变参数的离散时间基因调控网络的分布式H_∞滤波问题.首先,在同时出现网络诱导时滞和随机切换传感网络拓扑情形下建立分布式滤波系统模型.相应的滤波误差系统为具有时变时滞的非线性马尔可夫切换时滞系统.其次,利用随机Lyapunov泛涵分析了增广滤波误差系统的随机稳定性和H_∞性能.再次,借助于凸优化问题的解获得滤波系统参数.最后,利用数值仿真例子验证了该设计方法的有效性.     

具有变时滞的随机忆阻神经网络在固定时间内的控制同步

研究了一类具有混合变时滞的随机忆阻神经网络在固定时间内的控制同步问题. 通过集值映射,随机微分包含理论,固定时间内稳定性理论,李雅普诺夫函数,伊藤公式和一些不等式方法,在与时滞τ,随机扰动项及转换跳跃T_i相关的恰当的反馈控制器u_i(t)的控制下,得到了新的该神经网络在固定时间内控制同步的充分条件.     

具有混合时滞的随机Cohen-Grossberg神经网络的稳定性分析

研究了均方意义下的具有时变时滞与分布时滞的随机Cohen-Grossberg神经网络的指数稳定性,利用It微分公式和Lyapunov泛函,得到了一个关于其指数稳定时滞无关的充分条件.具体实施方法是运用It微分公式沿所考虑的神经网络对构造的Lyapunov泛函进行微分,得到了系统稳定的代数判据.最后,通过一个数学样例说明了所得结论的有效性.目前文献尚未见同时具有时变时滞与分布时滞的随机Cohen-Grossberg神经网络的指数稳定性的相应结果,由于Cohen-Grossberg神经网络更具有代表性,其研究意义与应用前景不言而喻.     

一类随机离散神经网络全局渐近同步

研究离散型时滞随机神经网络的同步问题,考虑了参数不确定性,解决离散型分布时滞对神经网络同步问题的影响.基于主从同步的概念,设计一个有更广泛应用的控制器,应用Lyapunov稳定性理论和线性矩阵不等式工具箱,得到这类神经网络同步的充分性判据.最后给出实际例子,检验了判据的有效性.     

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.     

随机扰动下混合时滞混沌系统自适应同步

基于自适应同步原理,同时考虑系统内部参数不确定性和系统外部随机扰动,研究了一类具有混合时变时滞的混沌神经网络的同步问题.利用随机微分方程理论,lyapunov稳定性理论和线性矩阵不等式(LMI)的方法,设计自适应控制器.研究表明本方法能有效地克服干扰对同步所造成的破坏,实现良好的同步效果.最后,数据仿真证明了所给方法的有效性.