生物神经网络系统的动力学研究进展及展望

生物神经网络系统是复杂的非线性动力学系统,其动力学研究是国内外关注的一个重要课题.本文概括性地介绍神经网络系统的动态特性及影响因素,包括时滞和噪声对神经元网络的同步,同步转迁和随机共振的影响,并且介绍神经网络系统的建模问题.由于生物神经网络通常是动态的系统,因此建立模型要考虑网络如何受时变连接方式的影响,最后对今后研究给出一些展望.     

耦合神经网络中脉冲信号传输的噪声增强研究

对积分发放神经元耦合网络中脉冲信号传输的噪声增强现象进行了研究。通过权矩阵控制神经元间耦合强度和网络结构,网络中脉冲刺激信号激励靶神经元,而网络内各神经元都受到内部噪声的驱动。研究表明,随着噪声强度的增加,神经网络输出发放率与离散脉冲信号发放率的互相关系数不断增加并达到极值,证实了脉冲信号传输中耦合神经网络中存在噪声增强现象。还进一步分析了门限电势、网络结构以及噪声类型对输入输出发放率之间互相关系数的影响。这些研究结果为进一步将随机共振理论应用到神经系统中脉冲信号传递问题提供了实际依据。     

群结构时空网络的同步

为了研究群结构时空网络中的同步现象,运用线性稳定性分析方法和强耦合极限近似,得到时空网络中群同步的本征值关系、拓扑条件及比值条件,给出了判断时空网络是否能发生群同步的判据,并在具体的一般网络中得到验证。发现了小集团结构的重要性,它们可以决定如何在各个群之间加入连接才能达到群同步以及达到群同步的最好的连接方式。通过观察其中最大的小集团,可以判断群同步发生的临界耦合强度。给出了同步相图,整个时空网络存在5个状态：完全不同步状态（US）、群同步状态（GrS）、群内同步状态（IS）、完全同步状态（CS）和过渡状态。当把两个群构成的网络扩展到多个群,扩展到整个二维时空,可以看到不同的斑图转换,得到网络从完全不同步到完全同步的多种路径。     

束流传输网络中束晕-混沌的控制与同步方法的若干进展

强流质子加速器的束流传输是国内外关注的一个重要课题.总结了一类规则网络--传统的规则束流输运网络中束晕-混沌的控制与同步方法的研究进展.着重综述混合网络--具有小世界和无标度拓扑结构的的束流输运网络中束晕-混沌的控制与同步方法的研究新进展,介绍线性耦合控制法和噪声驱动法,着重总结全局耦合与局部反馈结合的多目标分区控制与同步方法,该思想方法适用于任何由混沌节点耦合的复杂网络的控制与同步,具有应用潜力.     

具有无标度拓扑结构的耦合映象格子的同步与控制

研究了具有无标度拓扑结构的耦合映象格子的同步和控制，为此，采用3种反馈方法（常数反馈和两种时延反馈）对系统的部分节点进行控制以达到所期望的状态。分别计算和分析了控制后产生的新分岔图。同时发现：对于第一种时延反馈控制，临界反馈控制值线性地随着耦合映象格子的耦合强度的线性增长而增大；当控制强度大于临界反馈控制值时，具有无标度拓扑结构的耦合映象格子系统会失去同步状态进而出现间歇振荡现象。     

兴奋性神经群体的非周期信息传输研究

研究了FitzHugh-Nagumo(FHN)可兴奋性神经元的小世界网络模型中非周期信息传输的问题.此小世界网络模型的每个节点都是一个FHN神经元,每个神经元的输入为具有一定相关时间的高斯非周期信号,而内部噪声为强度相同但相互独立的高斯白噪声.数值结果表明,随着噪声强度的增加,输入输出信号的相关系数出现了非周期随机共振现象.连接度对于非周期信号传输性能影响有限.对于两个不同小世界网络的互相关进行了分析以期提高信息传递率.这些研究结果对于复杂系统信号处理理论具有重要意义.     

一类时滞递归神经网络间的鲁棒自适应同步

针对一类具有不同吸引子的时滞递归神经网络间的同步问题,提出了一个自适应同步控制策略,建立了具有不同吸引子的两个神经网络间全局鲁棒同步的一个新判据。所提出的自适应同步控制策略不仅适用于结构已知的神经网络,而且也适用于不同结构和部分参数已知的神经网络,且对未知参数部分,由自适应更新律来辨识其参数。所提出的同步判据容易验证和控制律容易实现,数值仿真验证了所提方法的有效性。     

有向多重边复杂网络的自适应同步控制

基于网络拆分的思想,将具有不同时延的多重边有向复杂网络进行拆分,建立了具有非线性耦合节点的多重边有向复杂网络模型,并对其自适应同步控制加以研究.运用Lyapunov稳定性理论并结合自适应控制方法,给出了外部耦合系数未知的情况下自适应同步控制器的设计,最后以陈系统为例对多重边有向复杂网络进行数值仿真,验证了控制策略的有效性.     

二维平面异质小世界网络上的囚徒博弈

探讨了基于二维网格构建的异质小世界网络上的演化囚徒博弈,研究了该网络结构的异质性对合作水平的影响.研究发现,网络中异质节点和长程边数在中等水平时,网络的合作水平最高,过多和过少的异质节点和长程边数均不能使合作水平达到最高.此外,不同于同质网络,在特定的条件下,异质网络平均连接度的增加仍然会促进合作水平的提高.     

一类具有异维节点的复杂动态网络外同步控制

针对两个复杂动态网络,在节点异维且耦合强度未知的情况下,研究了它们的广义外同步控制问题.与现有的研究文献相比较,涉及的驱动响应网络均不需要满足通常的耗散条件.在两个网络对应节点具有相似动态行为的条件下,着重两个网络间的连接强度之间的误差估计,并基于Lyapunov稳定性方法设计了自适应广义外同步控制器.最后通过数值仿真...     

机群多编队作战网络自同步

提出机群多编队协同作战复杂网络模型,基于复杂网络自同步原理,研究网络节点动力学和耦合强度给定不变情况下,网络拓扑结构对作战网络同步能力的影响。针对作战网络特点,以最大化网络同步能力和不同层级指控节点效能为优化目标,作战网络指控结构和作战环境对通信拓扑的限制为约束条件,建立作战网络自同步优化模型。采用遗传算法,通过调整作战节点之间的通信结构对上述模型求解。仿真实验表明,获得的优化网络在保持作战网络结构特点的同时,具备更小的网络特征值比和更快的一致性收敛速度。     

束流输运网络中多目标的分区耦合牵制控制

分别构造了具有小世界和无标度拓扑结构的束流输运网络,为了实现网络多目标同步控制的目的,把束流输运网络按照需要分成多局域网络,采用多局域网络的全局耦合分局域控制方法,实现了分区局域网络中各自所需的多目标(不动点和周期态等)的稳定控制.该方法可以拓广应用于其他复杂网络的多目标控制.     

Some synchronization criteria for general complex networks with coupling delays

A general complex delayed dynamical network model with asymmetric coupling matrix is considered in this paper. For reducing the conservativeness of synchronization criteria, several novel synchronization stability conditions are presented by using delay decomposition methods. Numerical examples which are widely used to study delay-dependent synchronization stability are given to illustrate the effectiveness of the proposed methods.     

复杂网络的特征谱及其应用

网络的特征谱与网络的拓扑密切相关，通过研究特征谱可以更好地了解网络的结构涌现和动力学特性。本文总结了近年来在网络特征谱方面的研究进展，首先介绍了3类重要网络模型邻接矩阵的特征谱密度和网络结构的关系及其在网络中心性和二分性中的应用，接着介绍了谱序列中存在的标度不变性和结构涌现，然后介绍了网络Laplacian矩阵的特征谱与网络同步之间的关系以及在分析网络社团结构中的应用，最后指出了进一步研究的方向。     

一类复杂动态网络的鲁棒H∞同步

针对一类由Lur'e系统组成的复杂动态网络,研究其鲁棒H∞同步问题,其中每个子系统所受的干扰为一个能量有界函数.基于Lyapunov稳定性理论,给出了使网络达到同步并能满足给定的H∞性能指标的同步判据,即一组LMIs有解,且所设计的控制器的参数可由LMIs的解给出.仿真中以蔡氏振荡器组成的复杂网络为例,验证了所提方法的...     

Cluster Synchronization in a Complex Dynamical Network with Two Nonidentical Clusters

This paper further investigates cluster synchronization in a complex dynamical network with two-cluster. Each cluster contains a number of identical dynamical systems, however, the subsystems composing the two clusters can be different, i.e., the individual dynamical system in one cluster can differ from that in the other cluster. Complete synchronization within each cluster is possible only if each node from one cluster receives the same input from nodes in other cluster. In this case, the stability condition of one-cluster synchronization is known to contain two terms： the first accounts for the contribution of the inner-cluster coupling structure while the second is simply an extra linear term, which can be deduced by the ＂same-input＂ condition. Applying the connection graph stability method, the authors obtain an upper bound of input strength for one cluster if the first account is known, by which the synchronizability of cluster can be scaled. For different clusters, there are different upper bound of input strength by virtue of different dynamics and the corresponding cluster structure. Moreover, two illustrative examples are presented and the numerical simulations coincide with the theoretical analysis.     

基于时间约束的作战决策同步策略研究

为了量化作战体系的决策同步性能,提出了基于时间视角的作战决策时滞耦合同步模型,在此基础上,提出基于时间约束的作战决策同步策略,以提升作战体系的决策同步性能。仿真案例表明,该模型解决了以往基于沟通的作战决策同步模型的沟通策略不符合作战实际以及沟通后决策水平不一致的缺点,并且所提出的决策同步策略,能保证作战体系在有限时间内的整体决策水平基本一致。通过对比分析相关研究方法可知,该模型及决策同步策略更加符合实际网络化体系的作战决策过程,为后续进一步作战行动同步以及体系结构优化研究奠定基础。