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.     

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。     

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.     

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。     

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。     

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.     

具有非线性耦合复杂网络系统的有限时间混沌同步

考虑一类具有非线性耦合复杂动态网络系统的有限时间混沌同步控制问题, 基于自适应控制方法设计控制器, 使驱动系统与响应系统在有限时间内达到同步, 并得到了误差系统渐近稳定的充分性条件.     

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.     

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。     

二次最小化问题的有限时间递归神经网络求解

利用一类递归神经网络模型来求解二次最小化问题,在该模型的基础上加入双符号幂激励函数,以加快递归神经网络的收敛速度,甚至达到有限时间收敛.通过调节设计参数λ的取值,递归神经网络的收敛性能可进一步提高.利用MATLAB软件对有限递归神经网络模型进行仿真,数值仿真结果验证了模型求解二次最小化问题的有效性和优越性.     

分数阶时滞忆阻神经网络的有限时间投影同步

本文研究了分数阶时滞忆阻神经网络的有限时间投影同步问题。首先,引入分数阶时滞忆阻神经网络的模型。其次,设计了一个新型混合控制器,利用Mittag-Leffler函数的Laplace变换和逆变换,以及Gronwall-Bellman不等式,得到了当阶数为1<α <2情况下的分数阶时滞忆阻神经网络有限时间投影同步的充分条件。最后,通过数值模拟,验证了结果的可行性和有效性。     

脉冲耦合复值神经网络的全局渐近同步

本文研究多个复值神经网络在脉冲耦合机制下形成复杂网络系统的全局渐近同步问题.首先,基于序列连通和Dirac函数,引入网络节点仅在离散时刻进行信息交互的脉冲耦合策略.其次,通过直接误差方法及迭代思想建立脉冲耦合复值神经网络渐近同步的判别条件.最后,给出相关数值实例及仿真来验证理论结果的正确性和有效性.     

基于有限时间神经网络求解的时变复数矩阵方程

为求解时变复数矩阵方程,根据复数域中两种等价处理非线性激励函数的方法,提出了两种新型有限时间归零神经网络(new finite-time zeroing neural network, NFTZNN)模型。尝试将一种新型激励函数应用到两种NFTZNN模型中,从而提高了模型的综合性能。试验结果表明,与现有的复数神经网络(complex-value zeroing netural network, CVZNN)模型相比,使用新型激励函数的NFTZNN模型在求解时变复数矩阵方程时,收敛速度更快、计算精度更高;并且,根据李亚普洛夫定理计算出的收敛时间上界也更接近实际的收敛时间。本研究提出的神经网络模型能准确快速地求解出复数域中的时变矩阵方程,可以为后续工程应用提供参考。     

基于连续-非连续耦合方法的降雨滑坡数值模拟研究

为研究降雨滑坡过程和破坏特征,基于连续-非连续耦合分析方法,采用边界墙耦合方法建立了连续数值模型与离散元数值模型的耦合边界,利用连续模型进行降雨入渗的饱和-非饱和渗流分析,而后生成连续-非连续耦合模型.通过等效力的方法将渗流场和孔压场施加到离散模型中,进行了降雨影响下的滑坡过程耦合分析.通过案例探讨了该方法的可行性,分析了降雨耦合分析中阻尼参数对结果的影响规律.结果表明,通过连续-非连续耦合计算方式对降雨滑坡进行耦合分析,能够较好地进行降雨作用下滑坡过程和破坏特征分析,研究结论可为连续-非连续数值仿真在岩土工程中的应用提供参考.     

求解常数噪声环境下时变非线性方程的离散时间零化神经网络

该文对有噪声污染但噪声具体表达式未知的时变非线性方程进行研究.首先回顾了一个带积分项的连续时间零化神经网络(continuous-time zeroing nerual network,CT-ZNN),其实质是一个微分-积分方程,可以有效地抑制常数噪声.然后分别利用一步前向差商近似CT-ZNN的导数,利用左(右)矩形公...     

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。
     

基于流固耦合的脑动脉瘤非连续生长过程的数值模拟

研究血液动力学因素在脑动脉瘤生长过程中的变化规律,可为从临床上更深入地了解脑动脉瘤的成病机理提供帮助.本文在考虑血液与血管壁之间流固耦合作用的基础上,建立了脑动脉瘤的非连续生长模型,并应用大型通用有限元软件ANSYS与大型流体力学软件CFX相结合对所建立的上述生长模型进行了定常流动计算与分析,获得了瘤体生长过程的血液动力学因素的作用机制和变化规律,为分析和研究动脉瘤的生长、破裂提供了新的理论参考和研究思路.模拟结果表明：随着瘤体的生长,瘤体内逐渐形成涡流区,并且涡流区域逐渐扩大,强度逐渐变强;涡流形成时,血液在瘤壁下游发生了分流,分流点的位置随着生长过程的进行发生变化,而分流点两侧瘤壁承受相反方向的壁面剪切力;瘤壁内的Von Mises应力在初始阶段内,不断减小,在生长的后期,逐渐增大;在整个生长过程中Von Mises应力均呈现为在瘤颈部最大,顶部最小的分布规律;与此同时,瘤体在垂直于流动方向上的最大变形位置由起始的瘤顶处转移到瘤颈处,最后再回到瘤顶处.     

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.