一类递归神经网络系统的有限时间同步

针对非线性电路网络系统中的特殊系统—递归神经网络系统,本文拟采用事件触发间歇控制策略研究递归神经网络的有限时间同步问题.首先,根据有限时间间歇控制的理论推导过程,提出事件触发间歇控制规则;其次,提出间歇控制器,利用Lyapunov稳定性方法以及一些不等式技巧,得到了实现驱动-响应神经网络系统的有限时间同步的充分条件,并...     

一类具有混合时滞的分数阶神经网络的有限时间同步分析

针对具有混合时滞的分数阶神经网络的有限时间同步问题,基于Gronwall不等式、不等式放缩技巧以及一些分数阶微积分的分析技巧,推导得到混合时滞的分数阶神经网络的有限时间同步的充分判据,并通过数值模拟实验验证了所得结果的正确性和可行性。     

基于间歇牵制量化控制的耦合复杂网络有限时间同步

为研究基于间歇牵制量化控制的耦合复杂网络的有限时间同步问题,设计了一种间歇牵制量化控制器,利用Lyapunov函数的性质和Schur补偿引理,得到了耦合复杂网络的有限时间同步的充分条件.最后通过数值仿真验证了该控制策略的准确性和有效性.     

一类分数阶时滞神经网络的有限时间同步行为分析

分数阶时滞神经网络在信息科学、图像处理等领域具有重要应用,研究分数阶时滞神经网络的有限时间同步问题具有重要意义.首先,利用H?lder不等式提出一个关于上升函数的不等式;其次,利用不等式技巧和线性反馈控制器,得到阶数在1<α<2情形下分数阶时滞神经网络有限时间同步的充分条件;最后,给出数值案例,实验结果证实了所得结果的有效性和可行性.     

基于滑模神经网络控制的混沌同步及应用

本文基于滑模控制技术及径向基函数神经网络(RBF),研究了统一混沌系统的同步问题。设计出一个简单单维控制器,将该制器用于初值不同的统一混沌系统同步控制中,实现了统一混沌系统的同步,在Simulink中编写模块搭建混沌同步仿真系统,验证本文方法的有效性,最后将此方法用于混沌保密通信中,利用混沌信号掩盖实际要传输的信号,在接收端,由同步的混沌系统分离出实际传输的信号,成功地实现了信号的加密和还原。     

周期间歇性牵制控制的复杂网络有限时间同步

针对具有时变时滞的复杂网络有限时间同步问题,提出了基于周期间歇性牵制控制的同步方法。通过构造Lyapunov-Krasovskii泛函,并基于有限时间稳定性理论、矩阵理论和不等式技巧,给出了有向网络和无向网络分别实现有限时间同步的充分条件,并讨论了有向网络和无向网络在实现有限时间同步时所需牵制的关键节点的最少数量以及如何选择关键节点。同时,结合周期间歇性控制策略和牵制控制策略,设计出了有限时间周期间歇性牵制控制器,最后利用数值模拟验证了结果的正确性和有效性。     

复杂网络同步时间可控的投影同步

基于同步时间可控的投影同步方法研究了复杂网络混沌系统的有限时间同步问题,根据有限时间稳定性理论设计了控制器,能够使驱动网络与响应网络达到有限时间同步,同步误差按预设的指数速率收敛.数值算例说明了方法的有效性.     

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。     

复杂网络的有限时间同步控制

针对线性耦合的复杂网络有限时间同步控制问题, 在非线性动态满足一定条件的情况下, 基于同步误差, 结合线性反馈原理和有限时间控制思想, 提出两种不同的连续非光滑控制协议。并应用矩阵理论和有限时间稳定性引理, 给出复杂网络实现有限时间同步的充分条件。若选取合适的反馈控制增益, 可使复杂非线性耦合网络实现有限时间同步。最后通过仿真实例验证了该方案的可行性和有效性。     

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。     

一类时滞混沌神经网络的全局渐近同步

应用驱动—响应同步方法,研究了一类时滞混沌神经网络的全局渐近同步问题.基于分散控制策略,通过构造适当的Lyapunov-Krasovskii泛函,给出了保证两个具有相同结构但初始条件不相同的时滞混沌神经网络全局渐近同步的控制律设计方法.所得到的控制律不仅易于实现,而且具有高可靠性等特点,克服了传统的集中控制的不足.仿真示例验证了该方法的有效性.     

带有时变时滞的惯性神经网络的同步

研究了带有时变时滞的惯性神经网络的同步问题。利用一个适当的变量变换将原始系统转换为一阶微分系统,构造了含有矩阵Kronecker积的Lyapunov-Krasovskii泛函(Lyapunov-Krasovskii functional, LKF),应用Jensen不等式、倒凸不等式和线性矩阵不等式(linear matrix inequality, LMI)技术来估计LKF的导数,得到了一个新的LMI形式的同步判据并基于同步判据给出了一个误差反馈控制器的设计方法。数值仿真例子验证了所得结果的有效性。     

神经网络迭代学习控制快速算法的研究

研究了非线性系统的神经网络迭代学习控制问题，为了提高神经网络学习控制的收敛速度，改进了权值的迭代学习算法，提出了一种新的训练权值方法，它以递推的方法来计算网络权值，不仅能减少计算量且收敛速度快，最后，用仿真结果对该算法作了进一步的验证。     

混沌神经网络的同步及其在保密通信中的应用

利用神经网络的学习,逼近能力构造混沌神经网络,提出非线性反馈控制混沌同步方法来同步两个混沌神经网络,并基于混沌神经网络的同步给出一种新的混沌保密通信系统。理论分析和数值实验结果表明,新系统具有较强的通用性和柔韧性,且有同步速度快,信号恢复精度高和密钥量大等优点。     

间歇性和滞后效应策略的不连续神经网络同步分析

研究时滞线性耦合不连续神经网络的同步控制问题。运用李雅普诺夫稳定性理论和微分方程比较定理,提出一种基于间歇性和滞后效应策略的控制器,获得时滞线性耦合不连续神经网络的同步准则。最后进行数值模拟,从而验证所得理论结果的有效性。     

基于线性控制的一个新的分数阶混沌神经网络的投影同步

通过研究一类新的神经网络系统的同步,在对分数阶混沌神经网络进行分岔图分析的基础上,确定了系统出现混沌状态的分数阶导数的范围.同时在分数阶线性系统平衡点渐近稳定性理论的基础上,基于比例投影同步方法给出了该分数阶神经网络系统的投影同步的方案.最后通过数值模拟验证了同步方案的有效性.     

混合时滞与非线性控制输入神经网络同步分析

研究了一类具有时变时滞与无穷分布时滞、控制输入具扇形非线性性(sector nonlin-earity in the control input)的神经网络的全局渐近同步问题,基于驱动-响应方法和Lyapunov理论,适当设计一个失忆扩散的输入控制律,给出了驱动系统与响应系统同步的充分条件。     

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。