Sierpinski网络同步与控制

发布时间：2017-07-08 21:09

  本文关键词：Sierpinski网络同步与控制

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【摘要】：本文以Sierpinski分形垫为模型,通过定义活跃三角形得到三种不同的Sierpinski网络模型,计算了Sierpinski网络的拓扑特性,研究了三种不同网络的同步和控制。本文主要分为以下几个部分:第一部分简要介绍了复杂网络的研究进展、Sierpinski分形垫的构造过程以及复杂网络同步与控制方法。第二部分建立了Sierpinski分形垫演化网络模型——确定性无标度网络模型(S-DFSN),计算了S-DSFN网络模型的主要拓扑特性——平均度、度分布、平均路径长度和聚类系数。第三部分以陈氏方程作为网络节点上的耦合振子,得到S-DFSN动态网络模型。采用控制变量法实现了S-DFSN动态网络的同步,研究了耦合强度和随机加边对网络同步的影响。采用自适应控制方法,以陈氏方程的一个稳定定态为目标态,实现了S-DFSN动态网络的控制。第四部分利用控制变量法对Sierpinski分形垫演化的确定性统一模型(S-DUN)和确定性小世界网络模型(S-DSWN)的动态网络进行了同步和控制研究,数值模拟了在随机加边情况下,这两个网络的同步和控制过程。
【关键词】：复杂网络 Sierpinski网络 拓扑特性 同步 控制
【学位授予单位】：河北工业大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2015
【分类号】：O157.5
【目录】：

• 摘要4-5
• ABSTRACT5-8
• 第一章 绪论8-16
• 1.1 复杂网络8-9
• 1.2 Sierpinski分形垫9-11
• 1.2.1 分型介绍9-10
• 1.2.2 Sierpinski分形垫10-11
• 1.3 复杂网络的同步与控制11-14
• 1.3.1 复杂网络的同步11-12
• 1.3.2 复杂网络的控制12-14
• 1.4 本论文主要内容14-16
• 第二章 Sierpinski分形垫演化网络拓扑特性16-24
• 2.1 Sierpinski分形垫演化网络16-19
• 2.1.1 S-DSFN演化模型16-18
• 2.1.2 S-DUN和S-DSWN演化模型18-19
• 2.2 网络拓扑性质计算19-23
• 2.2.1 平均度19
• 2.2.2 度分布19-21
• 2.2.3 平均路径长度21
• 2.2.4 聚类系数21-23
• 2.3 本章小结23-24
• 第三章 S-DSFN(t)动态网络的同步与控制24-40
• 3.1 S-DSFN(t)动态网络同步24-30
• 3.1.1 S-DSFN(t)动态网络同步分析24-27
• 3.1.2 S-DSFN(1)动态网络同步数值模拟结果27-28
• 3.1.3 S-DSFN(2)动态网络同步数值模拟结果28-30
• 3.2 随机加边S-DSFN(t)动态网络同步30-33
• 3.2.1 网络模型30-31
• 3.2.2 网络同步的数值模拟结果31-33
• 3.3 S-DSFN(t)动态网络自适应控制33-39
• 3.3.1 S-DSFN(t)动态网络自适应控制方法34-36
• 3.3.2 S-DSFN(1)动态网络的数值模拟结果36-37
• 3.3.3 S-DSFN(2)和S-DSFN(3)动态网络的数值模拟结果37-39
• 3.4 本章小结39-40
• 第四章 S-DSWN(t)和S-DUN(t)网络的同步与控制40-46
• 4.1 动态网络的同步40-42
• 4.1.1 网络模型40-41
• 4.1.2 网络同步数值模拟结果41-42
• 4.2 动态网络的自适应控制42-44
• 4.3 本章小结44-46
• 第五章 结论46-48
• 参考文献48-52
• 致谢52-54
• 攻读硕士期间所获成果54

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本文编号：536278