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.     

模糊随机BAM神经网络的固定时间同步

对带有时滞的模糊随机BAM神经网络进行了固定时间同步分析.在传统BAM神经网络的框架下,引入了随机扰动、模糊性、离散时滞的影响,使得网络模型更符合实际系统,拓展了模型的应用范围.在此基础上,通过设计合适的反馈控制器,利用Lyapunov方法,得到了系统达到固定时间同步的判定准则.最后进行了数值模拟验证理论结果的有效性.     

具有外部干扰的耦合时滞神经网络固定时间二分同步

针对结构平衡图与结构非平衡图的网络拓扑,考虑了一类具有外部干扰的耦合时滞神经网络模型,分别设计了其固定时间同步控制协议.借助固定时间稳定性理论与不等式技巧,获得了耦合网络在固定时间内达到同步的充分性判据,给出了具体的收敛时间上界,并验证了固定时间同步网络的鲁棒性与抗干扰性.为了扩大网络模型的适用性,考虑的神经网络激活函数为非连续的函数,可借助微分包含与集值李导数理论解释非连续微分方程的动力学行为.最后,分别在结构平衡图和非平衡图下对耦合神经网络的固定时间二分同步进行了数值仿真,验证了控制算法的有效性及理论结果的正确性.     

具有随机扰动项和混合时滞的神经网络在有限时间内的控制同步

研究一类具有随机扰动项和混合时滞的神经网络在有限时间内的控制同步.通过李雅普诺夫稳定性理论、随机微分方程理论、伊藤公式以及一些不等式方法,在p-范数下得到了新的有限时间内同步的充分条件.     

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.     

基于忆阻器的固定时间混沌通信方法

混沌信号具有隐蔽性、不可预测性和高度复杂等特点，特别适用于保密通信和扩频通信等领域。为有效解决有限时间同步控制过度依赖初始条件的问题，基于固定时间稳定性理论，通过设计状态反馈控制器给出了忆阻神经网络实现固定时间同步的充分条件，并对停息时间进行了精确估计。在此基础上，以驱动混沌忆阻神经网络为发射器，以具有不同初值的响应系统为接收器，采用混沌遮掩的方式实施信号加载，实现在固定时间内恢复加密信号，确保保密通信的安全性和时效性。     

参数不确定和混合时滞随机神经网络的有限时间同步

应用驱动-响应同步原理和有限时间控制原理,研究了具有参数不确定性和受随机噪声干扰的混杂时滞神经网络的有限同步问题.利用随机微分方程理论,李雅普诺夫稳定性理论和自适应控制理论,设计了不确定参数有限时间自适应更新规律,并得到驱动和响应神经网络系统在有限的时间内达到同步的充分条件,并在有限的时间内能实现参数的识别.最后,数值仿真表明所给方法的有效性.     

四元数双向联想记忆神经网络的固定时间控制

将双向联想记忆（bidirectional associative memory,BAM）神经网络扩展到四元数域,提出了一类新的四元数双向联想记忆神经网络（quaternion-valued bidirectional associative memory neural networks,QVBAMNNs）。通过对四元数的分解并运用微分包含理论,将原始的四元数值系统转化为等价的实值系统,并利用Lyapunov方法研究了主从QVBAMNNs的固定时间同步问题。通过设计一个不连续状态反馈控制器,得到了保证QVBAMNNs达到固定时间同步的新准则。最后,通过数值仿真验证了所得结果的正确性。     

基于光滑控制的神经网络给定时间同步

基于一般的状态反馈和时变的增益函数,设计了一类全新的光滑控制协议,研究了神经网络的给定时间主从同步问题。与传统的有限时间控制或固定时间控制不同,该同步时间可以根据任务的需求而预先设定,从而具有更好的实用性。所提出的控制协议的同步时间不依赖于任何系统初值和控制器参数,这与目前大多数有限时间控制理论的同步时间由系统的初值和控制器参数决定有着本质的区别。同时,文中设计的控制协议没有使用非连续或非光滑的状态反馈,减少了理论分析难度。最后,数值仿真验证了理论分析的有效性。     

具有参数切换的随机中立型神经网络自适应指数同步

研究具有马氏切换参数的随机中立型神经网络的同步问题﹒基于Lyapunov稳定性理论、随机分析和自适应控制方法,在时滞是有界可测的前提下,提出了2个能保证中立型神经网络实现同步的时滞依赖充分性判据;同时,设计了依Markovian跳变的自适应更新律;最后通过算例证明了该理论的正确性﹒     

具有变时滞的模糊Cohen-Grossberg型神经网络在有限时间内的控制同步

【目的】研究一类具有变时滞的模糊Cohen-Grossberg型神经网络在有限时间内的同步。【方法】使用Lyapunov稳定性理论和一些不等式方法,并恰当控制外部输入条件。【结果】得到新的模糊Cohen-Grossberg型神经网络在有限时间内同步的充分条件,且驱动系统和响应系统在有限时间内实现同步。【结论】之前的一些关于神经网络的工作,驱动系统和响应系统是在当时间t→+∞实现同步,相比之下本文结论更加高效实用。     

具有变时滞的复值神经网络的有限时间同步

研究了具有变时滞的复值神经网络的有限时间同步问题.在一些合理的假设下,基于状态反馈原理和稳定性理论提出了新的控制协议.通过运用新的同步方法得到一些充分条件来保证具有时滞的复值神经网络能在有限时间内同步.     

具有脉冲效应和Leakage项时滞的随机扰动模糊细胞神经网络的指数同步

研究了具有脉冲效应和Leakage项时滞的随机扰动模糊细胞神经网络的指数同步,通过李雅普诺夫稳定性理论、随机微分方程理论、随机分析法、It?'s公式及一些不等式方法,基于p-范数下得到了新的指数同步的充分条件.在本文中所考虑的脉冲效应是一般函数,而不是线性函数;还发现随机扰动和Leakage项时滞对系统同步有抑制作用.     

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.     

具有变时滞的模糊Cohen-Grossberg 型神经网络在有限时间内的控制同步

【目的】研究一类具有变时滞的模糊 Cohen-Grossberg 型神经网络在有限时间内的同步。【方法】使用 Lyapunov 稳定性理论和一些不等式方法,并恰当控制外部输入条件。【结果】得到新的模糊 Cohen-Grossberg 型神经网络在有限时间内同步的充分条件,且驱动系统和响应系统在有限时间内实现同步。【结论】之前的一些关于神经网络的工作,驱动系统和响应系统是在当时间 t →+∞ 实现同步,相比之下本文结论更加高效实用。
     

基于非连续控制协议的切换耦合神经网络有限时间二分同步

该文考虑了符号图下具有非连续激活函数的切换耦合神经网络有限时间二分同步问题.基于Lyapunov稳定性理论,针对结构平衡图和结构非平衡图,分别设计了相应的非连续控制协议,获得了耦合网络实现有限时间二分同步的判别准则.借助微分包含与集值李导数理论,保证了耦合非连续神经网络在非连续控制协议下的有限时间同步,获得了收敛时间的...     

模糊惯性BAM神经网络固定时间同步

研究了具有时变无界时滞的模糊惯性BAM神经网络的固定时间同步问题。首先,使用压缩映射原理,证明其平衡点存在的唯一性。其次,通过设计Lyapunov函数和反馈控制器,采用非降阶法得到其固定时间同步判定准则。最后,通过数值仿真验证了结果的正确性。     

具有随机扰动和不确定参数混杂时滞神经网络的自适应同步问题研究

基于驱动一响应同步原理和自适应控制原理,研究了一类具有不确定参数和随机干扰的混杂时滞神经网络的自适应同步问题。利用随机微分方程理论、Lyapunov稳定性理论,设计了不确定参数自适应更新规律,并得到神经网络系统达到几乎处处同步的充分条件。最后,数值仿真证明了所给方法的有效性。     

具有混合时变时滞不连续激活函数神经网络的耗散和有限时间同步研究

本文研究了具有混合时变时滞不连续激活函数神经网络的耗散性和有限时间同步问题。首先,在推广Filippov微分包含理论的框架下,利用广义Halanay不等式和矩阵测度的方法,证明了神经网络Filippov解的全局耗散性。其次,利用不等式和一些分析技术,设计了时滞无关不连续反馈控制器,实现了神经网络驱动系统与响应系统的有限时间同步。最后,通过几个算例验证了理论结果的有效性和正确性。     

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.