混沌系统同步控制综述

首先介绍了混沌同步理论;李亚普诺夫指数和基本的同步原理驱动响应同步;其次系统介绍了同步的方法：驱动响应同步、反馈同步、自适应同步、神经网络同步以及其它同步的方法;最后介绍了混沌同步的应用方法：混沌切换、混沌遮掩、混沌调制,并对各种方法的原理进行了简单的阐述;结论部分提出了作者认为当前混沌同步的研究热点。     

含有时滞的不连续神经网络在非线性干扰下的指数同步

证明了一类含有时滞的不连续神经网络在非线性干扰下的指数同步.在一个反馈控制器下,得到了指数同步的结果;根据Lyapunov稳定性理论、Filippov解的定义,选取一个适合的Lyapunov函数,得到了一些证明指数同步的充分条件.     

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.     

带有反应扩散项的脉冲模糊细胞神经网络的全局指数同步

介绍了带有反应扩散项的脉冲模糊细胞神经网络,研究了该神经网络的全局指数同步．通过运用一些实参数以及不等式技术,取得了该系统全局指数同步的一些充分条件,该结论的取得对于全局指数同步的应用起到了很重要的作用．     

时滞忆阻神经网络在反馈控制下的指数同步

文章研究时滞忆阻神经网络在反馈控制下的指数同步问题.与传统的连续神经网络相比,忆阻神经网络激活函数的不连续性使其达到同步更加困难.该文首先通过微分包含的概念和集值映射理论转化忆阻神经网络,并设计了一个新的反馈控制器;然后通过选取适当的李雅普诺夫函数并使用不等式放缩技巧,得到系统指数同步的充分条件.数值算例验证了理论结果...     

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.     

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。     

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。     

具有非线性脉冲效应的Cohen Grossberg型神经网络的指数同步

研究了一类具有非线性脉冲效应的Cohen-Grossberg型神经网络的指数同步,通过李亚普诺夫稳定性理论和一些不等式方法,利用r-范数得到了新的指数同步的充分条件;相对于线性脉冲效应文章中的结论,消除了对脉冲获得系数γik∈[-2,0]的限制,适用范围更加广泛一些。     

分布时滞区间神经网络的脉冲同步控制

利用脉冲控制方法研究了具有分布时滞的区间神经网络的全局指数同步问题,充分考虑了分布时滞和不确定的区间参数对系统的影响.设计了一个新的脉冲控制器来保证区间神经网络的全局指数同步,整个系统的同步在很大程度上依赖于本文所设计的脉冲控制器.通过构造Lyapunov函数,利用脉冲微分不等式技术及其它数学方法,给出了驱动系统和响应...     

具有脉冲和变时滞的离散Cohen-Grossberg神经网络的全局指数同步

研究了一类具有脉冲和变时滞的离散Cohen-Grossberg神经网络全局指数同步问题.利用ρ-锥理论和微分不等式分析技巧,获得了保证其误差系统全局指数稳定的充分条件,同时也给出了同步指数收敛速率的估计.最后,列举一个例子表明我们所得结果的有效性.     

具有反应扩散项和脉冲的随机模糊Cohen-Grossberg神经网络的指数同步

研究了具有随机扰动项和反应扩散效应的脉冲模糊Cohen-Grossberg型神经网络的指数同步问题: 通过李雅普诺夫泛函理论、随机微分方程理论、${\rm It\hat{o}^{'}}$公式和不等式方法, 基于$p-$范数下得到了该神经网络模型指数同步的新的充分条件, 并发现随机扰动项的存在对该神经网络模型同步有抑制作用,而反应扩散项的存在对该神经网络模型同步有促进作用.     

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．     

参数不匹配的时滞忆阻神经网络的指数同步

研究了参数不匹配情况下时滞忆阻神经网络的指数同步控制问题。由于忆阻神经网络连接权重的切换特性,相较于传统的连续神经网络,其同步控制更加困难。首先利用微分包含和集值映射理论,将不连续的忆阻神经网络转化为带有区间参数的不确定系统。其次,设计了新的切换控制器,该切换控制器能够消除参数不匹配产生的同步误差。然后,通过选取合适的李雅普诺夫泛函,利用不等式放缩技术得到了两个忆阻神经网络取得指数同步的充分条件。最后,利用一个数值模拟算例验证了理论结果的正确性。     

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。     

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。     

具有非线性脉冲效应和反应扩散项的Cohen-Grossberg型模糊神经网络的指数同步

研究了具有非线性脉冲效应和反应扩散项的Cohen-Grossberg型模糊神经网络的指数同步,通过Lyapunov稳定性理论和不等式技巧,利用p-范数得到了新的指数同步的充分条件.     

一类变时延细胞神经网络的全局指数稳定性

讨论了一类具有可变时延的细胞神经网络的平衡点的存在性及全局指数稳定性,利用Brouwer不动点定理和推广的Halanaly时延微分不等式,构造合适的Lyapunov函数,获得了该神经网络全局指数稳定的简单实用的判别条件。一个例子说明了它的应用。     

S-分布时滞随机BAM神经网络的指数同步

通过构造Lyapunov泛函,利用Ito公式以及随机分析的方法研究一类BAM神经网络的指数同步问题,给出了指数同步的新判据,举例说明了结果的实用性,推广了相关文献的结果。     

多阶分数阶神经网络的集群同步分析

研究了具有时变时滞的多阶分数阶神经网络的集群同步．首先通过利用多阶时变时滞系统的向量李雅普诺夫函数的方法,给出了多阶分数阶神经网络在牵制控制下实现集群同步的充分判据;然后分析了在无时滞及相同阶次条件下分数阶神经网络实现集群同步的充分判据;最后通过数值仿真验证了结论的有效性．结果表明：本研究可以看作已有结论的一种推广,对实际应用具有一定的理论指导意义．