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控制理论与应用 2023年第2期40卷 275-282页

作者：解永凯童东兵陈巧玉周武能上海工程技术大学电子电气工程学院上海201620 上海工程技术大学数理与统计学院上海201620 东华大学信息科学与技术学院上海200051

本文通过自适应事件触发牵制控制策略,研究了多时滞的随机耦合神经网络在均方意义下以指数速率进行簇同步的问题.在耦合神经网络中,同一簇中的节点只需与相应的孤立节点同步,而对于不同簇中节点之间的同步状态没有要求.首先,本文提出了... 详细信息

本文通过自适应事件触发牵制控制策略,研究了多时滞的随机耦合神经网络在均方意义下以指数速率进行簇同步的问题.在耦合神经网络中,同一簇中的节点只需与相应的孤立节点同步,而对于不同簇中节点之间的同步状态没有要求.首先,本文提出了一种事件触发牵制控制方法来解决耦合神经网络中节点数量众多、通讯复杂的问题.该方法不仅能减少耦合神经网络中控制器的数量,还可以减少控制信号的传输次数、减轻网络传输压力.然后根据M矩阵方法,建立了随机耦合神经网络均方指数稳定的充分条件.同时,利用自适应控制策略,给出了反馈增益的更新规律.最后,通过一个数值例子验证了所提出的自适应事件触发牵制控制策略的有效性和适用性.

关键词：多时滞事件触发随机耦合神经网络簇同步

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随机耦合神经网络的无源性与同步

随机耦合神经网络的无源性与同步

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作者：操敏天津工业大学

学位级别：硕士

近年来,耦合神经网络在许多工程领域具有巨大的潜在应用价值。众所周知,在神经网络的实现过程中,随机扰动是不可避免的,并且可能会在神经网络中引起不良的动力学行为。然而,在研究耦合神经网络的动力学行为时,只有很少一部分的成果中考... 详细信息

近年来,耦合神经网络在许多工程领域具有巨大的潜在应用价值。众所周知,在神经网络的实现过程中,随机扰动是不可避免的,并且可能会在神经网络中引起不良的动力学行为。然而,在研究耦合神经网络的动力学行为时,只有很少一部分的成果中考虑到了随机扰动的影响。本文在已有的研究基础上,讨论了两类神经网络模型在随机因素影响下的无源性与同步。主要研究工作和成果如下:第一,由于随机扰动的不可避免性,本文对现有的无源性定义以及神经网络模型进行了改进。在已有的无源性定义基础上,考虑到输入输出向量维数不相同的情况,给出期望意义下随机系统的无源性和有限时间无源性定义;另外,在神经网络和复杂网络模型基础上,加入随机项,并且考虑到多状态耦合、多时滞状态耦合以及时变时滞因素的影响。第二,首次分析了具有多状态和多时滞状态的随机耦合神经网络的无源性与同步。首先,通过借助一些引理和李雅普诺夫泛函方法,结合运用一些不等式放缩技术,首次推导建立了无源性、输入严格无源性、输出严格无源性的充分性条件。更进一步,利用输出无源性的结果,得到了该网络模型实现同步的准则。最后,通过一些数值仿真例子验证了理论结果的有效性。第三,在研究有限时间无源性与同步时,本文设计了两类状态反馈控制器,对有无时变时滞的随机耦合复杂网络展开了进一步的研究。通过充分利用随机分析方法结合李雅普诺夫泛函分析,获得了若干确保该网络有限时间无源性与同步的充分性条件。最后,通过一些数值仿真例子验证了理论结果的有效性。

关键词：随机耦合神经网络时滞无源性同步有限时间

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