含无穷分布时滞的离散时间耦合神经网络同步分析

针对一类离散时间耦合神经网络,讨论其含有变时滞和无穷分布时滞时的同步性.采用Lyapunov稳定性理论,结合线性矩阵不等式技术来获得时滞耦合神经网络全局渐近同步的充分性判据,并且所获得的判据依赖于时滞.同时,对细胞激活函数做了类扇形描述的假设,从而进一步减少结论的保守性.     

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。     

具反应扩散项的变耦合时滞神经网络的鲁棒脉冲同步

运用Lyapunov方法,结合Kronecker积和Poincare不等式获得依赖于时滞和反应扩散算子的神经网络全局同步充分性判据,并且所获得的判据依赖于时滞.这些新的LMI形式的同步判据,易于用LMI工具箱进行求解,在时滞耦合神经网络的应用中具有重要的作用.此外,激活函数的扇形非线性假设可以进一步降低结论的保守性.最后,通过实例证明了结论的有效性.     

具反应扩散项和马尔可夫跳变的时滞耦合神经网络的同步

研究了一类具有反应扩散项的时滞耦合神经网络的同步问题．通过构造Lyapunov—Krasovskii泛函,利用线性矩阵不等式技术并结合Kronecker积获得了耦合神经网络依赖T-he滞和反应扩散算子的均方全局指数同步的充分性判据．此外,将细胞激活函数假设为扇形非线性函数,能减少结论的保守性,数值仿真结果证明所得结论有效．     

具有混合时变时滞主从神经网络的指数采样同步控制

对于具有混合时变时滞的主从神经网络指数采样同步控制问题,运用Lyapunov-Krasovskii泛函方法以及线性矩阵不等式方法对其进行研究。通过构造新的增广Lyapunov-Krasovskii泛函,并对其导数采用一系列不等式方法进行界定,获得具有更小保守性的时滞相关指数同步判据。同时,基于最大采样间隔以及衰减率,得到可行控制器。最后,通过数值算例及仿真证明此方法的优越性以及可行性。     

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.     

关于主-从混沌蔡氏电路系统滞后同步的若干新判据

研究主-从蔡氏电路(Chua’s Circuits)系统在线性状态误差反馈控制下存在通道时延时的滞后混沌同步问题。运用多项式理论中的斯图姆定理和因式分解定理等工具,严格证明了几种控制增益矩阵情形下的代数型滞后混沌同步判据,并通过与现有文献同类判据的实例比较,验证了这些新判据具有更少的保守性。     

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.     

一类具有混合时滞的神经网络指数稳定性分析

讨论了一类具有混合时滞(包含离散和分布时滞)的人工神经网络的指数稳定性问题.通过将时滞区间分为不等的两部分,并结合倒数凸方法,得到了系统指数稳定的新判据,判据以线性矩阵不等式的形式给出.最后用两个数值实例说明了所得结论的有效性与更小的保守性.     

具有变耦合时滞的离散时间神经网络的同步

本文讨论一类具有变耦合时滞的离散时间神经网络的同步问题,通过构造Lyapunov-Krasovskii泛函,利用线性矩阵不等式(LMI),并结合Kronecker积来获得离散时间耦合神经网络全局指数同步的判据,所获得的判据依赖于时滞。该判据易于用MATLAB的LMI工具箱进行求解和验证,同时,对细胞激活函数做了更为一般的假设。     

Genesio-Tesi系统的耦合混沌同步

基于Lyapunov稳定性理论和Gerschgorin理论,针对物理学中的Genesio-Tesi系统提出一种系统的全局混沌同步准则.通过选取适当的耦合参数,使误差系统全局渐近稳定,并用数学软件Mathematic给出数值模拟.通过理论分析和数值仿真表明该方法可以较快地实现混沌同步,并证明了选取适当的耦合参数可以实现该系统的混沌同步.     

一种星形神经网络的混沌同步

通过理论研究和数值模拟,利用基于线性系统稳定准则(SC)的混沌同步方法,配置特殊的非线性项作为耦合函数,讨论一类Hindmarsh Rose (H R)神经元构成的复杂星形网络的混沌同步问题.提供了确定网络中神经元之间的同步误差发展方程,给出使神经元网络达到混沌同步的耦合强度的参考值和取值范围.在不同耦合强度影响下,观察神经元的同步过程,总结出各个耦合强度因子对该神经网络同步稳定性过程的影响.     

典型混沌系统的噪声诱导与增强同步

研究了典型混沌系统在噪声影响下的完全同步问题,包括噪声诱导同步和噪声增强同步两种情形,并以新近提出的Liu混沌系统为例进行了讨论.进一步,本文还在一般的线性耦合框架下,针对混沌系统完全同步问题,详细讨论了噪声强度和耦合强度之间的关系.研究发现:噪声强度和耦合强度两因素对于实现混沌同步均起着积极的作用.数值仿真进一步证明了这一观点.     

运动光格玻色 爱因斯坦凝聚体的混沌同步

针对运动光格玻色 爱因斯坦凝聚体的非线性特征, 基于Lyapunov稳定性理论, 结合正弦耦合混沌同步方法, 实现了运动光格玻色 爱因斯坦凝聚体的混沌同步.  通过理论分析和数值计算证明了正弦耦合混沌同步方法的有效性, 并分别实现了单变量耦合和双变量正弦耦合的混沌同步.  通过数值计算确定了能实现混沌同步的参数范围, 并证明双变量耦合比单变量耦合实现混沌同步快,  仅需要较小的耦合系数即可达到混沌同步, 给出了同步时间和耦合系数之间的关系.     

双液压马达驱动沉桩系统的自同步理论

提出了一种双液压马达驱动振动沉桩机构,具有待机和沉桩两种自同步状态.介绍了其结构及工作原理,并建立了振动系统的动力学模型.推导出两激振器的无量纲耦合方程以及实现同步和同步稳定性判据,确定出两种状态的系统动力学参数范围.当桩机处于待机时,激振器处于远超共振状态,广义动态对称角为π,两偏心转子的激振力相互抵消;当桩机处于沉桩时,激振器处于亚共振状态,广义动态对称角为0,两偏心转子的激振力叠加.最终通过数值仿真进行了验证.     

2个时滞复杂动态网络的广义同步

针对2个不同节点和不同拓扑结构的时滞复杂动态网络,研究2个网络之间的广义同步问题.基于驱动-响应同步策略,对其中的一个网络施加控制,运用连续系统的Lyapunov稳定性分析方法,得到相应的广义同步判据.以某产品的生产者和该产品的消费者作为2个网络的动态节点,验证方法有效性.结果表明,通过设计满足广义同步判据的控制器,可以实现2个不同网络之间的广义同步.     

振动同步系统中的耦合效应

自同步振动系统是具有典型的协同运动特征的机械动力学系统·系统中两个偏心转子的回转运动相互影响,产生耦合效应,从而改变了系统的运动特征和运动形态·应用非线性振动分析方法建立了系统偏心转子耦合运动的微分方程,给出了耦合参数的数学描述;基于相空间原理,分析了系统耦合运动的非线性特性以及耦合强度对系统运动平衡状态的影响,确定了耦合参数的变化范围;深入研究了偏心转子同步运动的演化过程,导出了系统形成同步运动状态的耦合条件,给出了振动同步系统结构参数设计和选择的工程方法·     

复杂动力学网络上的聚类同步研究

文章主要研究节点非恒同的适应性复杂动力学网络，通过局部控制和耦合强度的适应性策略实现聚类同步．运用李雅普诺夫稳定性理论，得到了网络中聚类同步流形全局稳定的充分条件，并进一步说明了网络的内耦合矩阵、拓扑结构以及耦合强度对聚类同步的影响．最后，数值模拟验证了理论结果的有效性．     

液面上耦合振子系统的同步模式

利用MATLAB对耦合双节拍器系统模型的动力学方程组进行了数值模拟,发现初始条件决定了系统达到稳态时所呈现的同步模式;探究了液体的黏滞阻力与耦合板的质量对系统同步模式的影响,黏滞阻力的大小与稳态时为反相同步的概率呈正相关关系;耦合板质量与稳态时为反相同步的概率呈负相关关系;在弛豫时间方面,发现同相同步比反相同步的平均弛豫时间更慢;在实验上,搭建液面上的耦合振子系统,使用水、质量分数为10%的盐水和食用油3种黏滞系数不同的液体进行实验,定性地得到了与数值模拟一致的结果.