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一类时滞混沌忆阻器神经网络的延迟反同步控制

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信息与控制 2016年第4期45卷 437-443页

作者：楼旭阳沈君江南大学物联网工程学院江苏无锡214122

研究了一类时滞混沌忆阻器神经网络的延迟反同步控制问题.通过构造李亚普诺夫函数及采用微分包含理论和Halanay不等式的研究方法,设计了一个线性反馈控制器,并恰当选择控制器增益实现了一类混沌忆阻器神经网络驱动系统与响应系统之间的... 详细信息

研究了一类时滞混沌忆阻器神经网络的延迟反同步控制问题.通过构造李亚普诺夫函数及采用微分包含理论和Halanay不等式的研究方法,设计了一个线性反馈控制器,并恰当选择控制器增益实现了一类混沌忆阻器神经网络驱动系统与响应系统之间的延迟反同步,所设计的控制器简单并易于实现.最后,仿真例子验证了所设计的控制器的有效性.

关键词：延迟反同步忆阻器神经网络非光滑分析变时滞

含无界时变时滞的忆阻器神经网络的分析与控制

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含无界时变时滞的忆阻器神经网络的分析与控制

作者：孟宪贺黑龙江大学

学位级别：硕士

神经网络作为当今最火热的研究领域之一,已经引起了学术界和工业界极大的研究兴趣,同时也产生了显著的社会影响.在联想记忆、安全通信、视觉识别、医疗辅助检测等不同领域的应用中,神经网络展现出了巨大的潜力.作为电路第四种基本元件:... 详细信息

神经网络作为当今最火热的研究领域之一,已经引起了学术界和工业界极大的研究兴趣,同时也产生了显著的社会影响.在联想记忆、安全通信、视觉识别、医疗辅助检测等不同领域的应用中,神经网络展现出了巨大的潜力.作为电路第四种基本元件:忆阻器具有尺寸小、速度快、能耗低、集成度高、非易失性等诸多优点.更重要的是,忆阻器能够以一种高效的方式实现模拟神经元之间突触,被认为是模拟人脑最有理想的一类基本元件.因此,我们可以通过使用忆阻器来构建一类新的人工神经网络模型,即忆阻器神经网络.众所周知,由于神经元之间的信息交换和信号传输不可避免的产生时滞,尤其是时变时滞.此外,当前神经元的行为受到所有历史信息的影响,因此时滞应该被认为是无界的和时变的,这样可以更真实地模仿人脑中神经元的行为.因此,研究具有无界时变时滞的忆阻器神经网络在理论和实践上都是非常有价值的.本文主要研究了含无界时变时滞的忆阻器神经网络的全局指数镇定问题、拉格朗日意义下的指数稳定性和镇定问题、有界实引理和指数H∞控制问题与基于观测器的H∞控制问题,主要研究内容如下:首先,研究了含无界时变时滞的忆阻器神经网络的全局指数镇定问题.在不进行模型变换和不构造任何Lyapunov-Krasovskii(L-K)泛函的情况下,直接从全局指数稳定性的定义出发,推导出了含无界时变时滞忆阻器神经网络的全局指数镇定判据.通过三个数值算例验证了该方法的优越性.其次,研究了含无界时变时滞的忆阻器神经网络拉格朗日意义下的指数稳定性和镇定问题.同样在不作模型变换和不构造任何L-K泛函的情况下,给出了确保含无界时变时滞忆阻器神经网络的拉格朗日意义下的指数稳定性判据,根据稳定性判据给出了镇定的判据.通过两个数值算例验证了该方法的有效性.接着,研究了含无界时变时滞的忆阻器神经网络的有界实引理和指数H∞控制问题.我们直接基于定义推导出了系统全局指数稳定并满足预设的H∞性能指标的充分条件(即有界实引理),紧接着根据得到的有界实引理设计了H∞控制器.通过两个数值算例验证了该方法的可行性.最后,研究了含无界时变时滞的忆阻器神经网络的基于观测器的H∞控制问题.构造一个合适的基于观测器的控制器,不仅能保证无扰动的增广动力学系统的全局指数稳定性,而且能保证系统存在外部扰动情况下的H∞性能指标.最后,通过两个仿真实例验证了该方法的有效性.本文的创新点总结如下:(1)提出的方法避免了对模型的变换;(2)提出的方法避免了 L-K泛函的构造;(3)所给出的充分条件仅包含几个简单的标量不等式,易于求解;(4)本文所提出的方法可扩展到更多的神经网络模型.

关键词：忆阻器神经网络无界时变时滞镇定有界实引理 H_∞控制

基于忆阻器神经网络和改进Logistic映射的图像加密法研究

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通化师范学院学报 2021年第12期42卷 108-115页

作者：李涵葛斌安徽理工大学计算机科学与工程学院安徽淮南232001

针对目前图像加密方法中密钥值选择单一、混沌系统效率低等问题;提出了一种基于忆阻器神经网络和改进Logistic映射的图像加密算法.该算法引入指数函数对一维Logistic映射进行改进,选择忆阻器与Chebyshev混沌多项式结合作为激活函数的神... 详细信息

针对目前图像加密方法中密钥值选择单一、混沌系统效率低等问题;提出了一种基于忆阻器神经网络和改进Logistic映射的图像加密算法.该算法引入指数函数对一维Logistic映射进行改进,选择忆阻器与Chebyshev混沌多项式结合作为激活函数的神经网络,将神经网络更新的权值均衡化后作为混沌系统的初始值;采用混沌系统获得替换索引矩阵,完成对图像像素级,以及bit级的置乱操作;使用两组随机序列对置乱后的密文进行两轮方向相反扩散操作,完成图像加密.神经网络中的权值作为混沌系统的初始值选择与更新的密钥源,生成的混沌序列经NIST等检验证明了其具有较好的随机性;安全性分析表明该算法密钥空间大,并且可以抵抗统计分析攻击,具有较高的安全性.

关键词：密码学图像加密混沌映射忆阻器神经网络

基于忆阻器的S-分布时滞随机神经网络的均方指数稳定性

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山东大学学报（理学版） 2016年第5期51卷 130-135,142页

作者：王长弘王林山中国海洋大学数学科学学院山东青岛266100

利用Lyapunov泛函方法及随机分析技巧,研究了基于忆阻器的S-分布时滞随机神经网络的适定性和均方指数稳定性问题,给出了稳定性判据,并仿真检验了结果的有效性。

关键词：忆阻器神经网络随机分析 S-分布时滞 Lyapunov泛函均方指数稳定

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基于忆阻器卷积神经网络的表情识别

电子测量技术 2022年第16期45卷 93-101页

作者：赵益波蒋文孟若禹李业宁南京信息工程大学电子与信息工程学院南京210044 江苏省大气环境与装备技术协同创新中心南京210044

忆阻器具有纳米级尺寸、低功耗、类似神经突触等优点,在神经计算、图像分类等领域具有广阔的应用前景。本文提出了一种基于忆阻器卷积神经网络的面部表情识别方法,首先基于忆阻器构建了ResNet卷积神经网络,并对ResNet网络进行剪枝操作,... 详细信息

忆阻器具有纳米级尺寸、低功耗、类似神经突触等优点,在神经计算、图像分类等领域具有广阔的应用前景。本文提出了一种基于忆阻器卷积神经网络的面部表情识别方法,首先基于忆阻器构建了ResNet卷积神经网络,并对ResNet网络进行剪枝操作,然后将ResNet模型的所有卷积层以及全连接层的权重映射为忆阻器十字交叉阵列中忆阻器的忆导值。实验结果显示忆阻器卷积神经网络模型在FER2013数据集上的识别准确率为63.82%,在CK+数据集上的识别准确率为93.95%。相比与原卷积网路,准确率损失仅分别为0.31%和0.76%。最后测试了忆阻器的非理想特性对准确率的影响,为忆阻器神经网络的实际部署提供参考。

关键词：忆阻器神经网络表情识别 ResNet 卷积神经网络

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几类时滞微分方程的μ-稳定性和同步性研究

几类时滞微分方程的μ-稳定性和同步性研究

作者：钱银杰安徽理工大学

学位级别：硕士

近些年来,来源于数学、工程及物理等领域的微分方程理论及其相关应用引起了诸多研究工作者的广泛关注,由于微分方程中经常会出现时滞,会导致系统产生混沌现象,时滞的存在会给系统的动力学行为造成一定的影响。因此,研究时滞微分方程的... 详细信息

近些年来,来源于数学、工程及物理等领域的微分方程理论及其相关应用引起了诸多研究工作者的广泛关注,由于微分方程中经常会出现时滞,会导致系统产生混沌现象,时滞的存在会给系统的动力学行为造成一定的影响。因此,研究时滞微分方程的动力学行为是一个非常具有实用价值的课题。本学位论文主要研究无界时变时滞的Nicholson果蝇模型的μ-稳定性,以及关于两类时滞神经网络系统的同步动力学,本文共分为四章,其研究内容组织如下:在第一章中,主要对时滞微分方程的历史背景和研究进展进行概述,并且对本文的研究内容进行简单的陈述,最后,指出本文的研究意义和创新之处。在第二章中,主要研究了一类具有无界时变时滞的Nicholson果蝇模型,利用了一些新的分析技巧建立了该模型的正平衡点的存在性和μ-稳定性的全新结论,这是所考虑模型的一个新的动力学特性,所得到的结果覆盖和扩展了一些现有文献的结果,最后,列举了一个数值例子来支持理论结果的正确性。在第三章中,进一步研究了具有扩散影响的时滞忆阻神经网络系统,通过设计新颖的指数型状态反馈控制器,利用不等式技巧和有限时间稳定性理论,建立了所研究系统的有限/固定时间同步的全新判据,推广和补充现有文献的结果,最后,提供了一个数值仿真来验证所得到理论结果的有效性。在第四章中,主要探究了时滞惯性模糊不连续Hopfiled神经网络系统的固定/预定时间同步问题,首先,利用一种新的变量替换,将原有的二阶系统转化为一阶微分方程,然后,通过设计一个新颖的负反馈控制器和构造一般的李亚普诺夫泛函,借助Fillippov不连续理论,建立了该模型的一些新的固定时间同步准则,并明确估计了停息时间的上界,此外,根据类似的数学推导,进一步研究了所考虑模型的预定时间同步,其中停息时间可以预先指定,且与初始值和任何参数无关。图[4]表[0]参[78]

关键词：时滞 Nicholson果蝇模型反应扩散忆阻器神经网络惯性模糊Hopfield神经网络 μ-稳定性有限时间同步

具有时滞的Markovian随机神经网络的稳定性分析

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具有时滞的Markovian随机神经网络的稳定性分析

作者：王玲玲燕山大学

学位级别：硕士

神经网络系统在信号传输、图像处理、模式识别、自动控制、联想记忆、组合优化等许多实际工程中已得到了广泛应用。因此，关于神经网络状态特性的研究受到越来越多研究者的关注。作为网络状态动力学特性之一的稳定性，是神经网络满足的... 详细信息

神经网络系统在信号传输、图像处理、模式识别、自动控制、联想记忆、组合优化等许多实际工程中已得到了广泛应用。因此，关于神经网络状态特性的研究受到越来越多研究者的关注。作为网络状态动力学特性之一的稳定性，是神经网络满足的、能够应用于实际工程中的先决条件，也是众多学者研究的重要课题之一。该论文主要研究了具有时变时滞的随机神经网络的指数稳定性和具有脉冲的忆阻器神经网络的周期解的稳定性。所获得的主要结果如下：(1)建立了一类具有混合时滞和逆H(o|¨)l der激励函数的Markovian随机神经网络模型。利用泛函拓扑度理论，证明了具有Markovian参数的随机神经网络平衡点的存在性和唯一性，使用线性矩阵不等式(LMI)技术，给出了保证所考虑随机神经网络的指数稳定性的若干充分条件。(2)引进了一类具有混合时滞和随机扰动的Markovian区间神经网络模型。通过构造Lyapunov-Krasovskii泛函和使用一些积分不等式技术，得到保证网络系统指数稳定的一些充分条件，最后通过数值仿真例子说明了所获结果的有效性。(3)提出了具有脉冲的忆阻器神经网络模型。在脉冲的影响下，利用Leray-Schauder选择定理，讨论了忆阻器神经网络周期解的存在性。使用矩阵测度理论，给出了一个保证其周期解唯一且全局指数稳定的条件。

关键词：逆H(o|¨)lder激活函数区间神经网络忆阻器神经网络指数稳定性线性矩阵不等式 Markovian跳跃参数随机扰动

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基于混沌系统的图像加密算法研究

基于混沌系统的图像加密算法研究

作者：李涵安徽理工大学

学位级别：硕士

图像作为信息的一种传播载体,其在传输过程中的机密性以及完整性受到广泛关注。而图像加密技术,作为一种常见的图像安全性保护的方法,逐渐成为研究热点。混沌系统的随机性、遍历性以及对初值敏感性的特点与加密对密钥随机性的要求相一... 详细信息

图像作为信息的一种传播载体,其在传输过程中的机密性以及完整性受到广泛关注。而图像加密技术,作为一种常见的图像安全性保护的方法,逐渐成为研究热点。混沌系统的随机性、遍历性以及对初值敏感性的特点与加密对密钥随机性的要求相一致。因此,基于混沌系统的图像加密算法已然成为保护图像信息的有效方式。本论文根据现有的混沌系统的特点,构造性能较强的混沌系统,结合忆阻器的非线性特点,拓展图像加密算法;在经典的香农密码体制:置乱-扩散的基础上,对图像进行掩盖处理,达到图像安全性保护的目的。本文的研究方向主要包括以下几个方面:(1)提出基于忆阻器神经网络和改进Logistic映射的图像加密算法该算法首先根据混沌神经网络的更新的权值,对引入指数函数e的新型一维Logistic混沌映射进行赋值,并通过非线性方法对混沌随机序列进行处理,使其范围调整到不同加密阶段所满足的要求;然后采用排序算法获得混沌序列对应的替换数组并完成对明文的像素级和bit级的两次置乱操作;最后使用两组不同的混沌序列对中间密文进行两次方向相反的扩散操作来完成最终加密。安全性分析表明该算法具有较高的安全性,可以抵抗典型的攻击。(2)提出动态定位与双向同步置乱的混沌图像加密算法该算法通过引入指数函数改进Tent映射,以Logistic映射为动态输入,像素为动态参数,构造了一种动态混沌映射格子,通过初始值敏感性、自相关性分析、Lyapunov指数、样本熵以及NIST检验等证明混沌系统的随机性;该算法使用忆阻器神经网络的输出值作为密钥更新以及定位索引置乱的行列对的相关参数,使用定位元素对混沌随机矩阵进行双向行列排序,从而完成快速全局置乱,通过分析像素bit位特点,进行像素bit位突变,同步完成图像的置乱和扩散;采用密钥序列完成图像行与列的扩散操作,使得每一个像素值的影响扩散到整张图像,增强算法的安全性。安全性分析表明该算法的密钥空间大大提高,可以有效抵抗穷举式攻击等典型攻击。(3)提出基于安全身份认证的混沌图像加密算法该算法首先对图像进行像素级以及bit级置乱,破坏相邻像素之间的相关性的同时,增加明文图像像素值对密文的影响,最后使用扩散操作,完成最终的图像加密;本文使用公钥密码体制,通过构造哈希函数,获得信息摘要,完成簇节点到基站的安全身份认证。实验证明所提出的图像算法能够有效抵抗典型攻击,是一种安全性较高的加解密节点图像信息的方法,节点间发送信息的可靠性增加,进而使得节点的能耗降低,从而延长网络寿命。图[54]表[26]参[88]

关键词：混沌系统图像加密置乱-扩散忆阻器神经网络公钥密码体制