随机忆阻神经网络的有限时间同步控制

发布时间：2020-10-30 03:25

　　 忆阻器是一种新型的无源器件,因其具有类似生物神经突触的特点,故在大规模神经网络的搭建中可以用于模拟突触,从而建立新型的忆阻神经网络;另一方面,随机扰动和时滞广泛存在于现实网络之中;同时,系统的有限时间同步具有最佳收敛时间以及更好的鲁棒性和抗干扰能力。因此,本文将针对随机忆阻神经网络研究有限时间同步及固定时间同步。主要研究内容如下:首先,研究了随机时滞忆阻神经网络在切换控制方法下的有限时间反同步。通过构造恰当的Lyapunov函数并设计一种切换控制器,应用弱无穷小算子、微分包含理论以及随机Layapunov稳定理论,采用矩阵不等式等分析方法,得到了随机时滞忆阻神经网络达到有限时间同步的充分判据。发现与传统控制方法相比,使用切换控制方法具有更短的反同步收敛时间。其次,研究了参数不确定和受噪声干扰的时滞忆阻器神经网络在自适应控制方法下的有限时间同步。通过构造一个Lyapunov函数,应用有限时间自适应控制原理,得到了不确定参数的自适应更新律,并给出相应的控制器设计方法,确保了该神经网络能够在有限时间内实现同步。研究发现所设计的自适应控制器能够有效地克服干扰对系统同步所造成的破坏。最后,研究了一类具有混合时滞的随机忆阻神经网络的固定时间反同步。采用一种多项式反馈控制策略,利用弱无穷小算子、微分包含理论、随机Layapunov稳定理论等严格的数学方法获得了实现固定时间反同步的充分性判据,同时也给出了实现反同步的收敛时间上界。这种控制方法解决了随机混合时滞忆阻神经网络的反同步收敛时间必须依赖初始状态的问题。
【学位单位】：江苏大学
【学位级别】：硕士
【学位年份】：2018
【中图分类】：TP183;O231
【部分图文】：

图 1.1 四个基本电路元件关系图Figure 1.1 Four basic circuit element diagrams要应用于新型忆阻存储器、保密通信、人工智能计算机、基等领域[8-12]。新型忆阻存储器的应用主要是基于忆阻器在断

图 3.1 在||e(0)||=1.6732 和 k2=0.15 条件下，分别在α=0 和α=0.5 下的反同步误差Fig.3.1 Anti-synchronization error with ||e(0)||=1.6763 and k2=0.15 under α=0 and α=0.5(2) 选取响应系统的初始状态值为1 2y ( s ) 2.09, y ( s ) 1 .1 ( s) [ 1 ,0]，2k 0.28简单的数学计算可知 || e (0) || 3.5755 e，从表 2 可容易看出参数 的不同不同取值稳定时间也不同，其中参数 处于切换状态时收敛速率最快。
【参考文献】

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1 包伯成;史国栋;许建平;刘中;潘赛虎;;含两个忆阻器混沌电路的动力学分析[J];中国科学:技术科学;2011年08期

2 盛立;杨慧中;;带随机扰动的参数不确定混沌神经网络的同步[J];系统仿真学报;2009年22期

3 刘海军;慕小武;;一类随机系统的有限时间镇定[J];数学的实践与认识;2007年17期

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2 陈云;随机时滞系统的分析与综合[D];浙江大学;2008年

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1 赵浩然;带有未知参数的一类复杂网络的同步分析[D];江苏大学;2016年

本文编号：2861911