【摘 要】
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同步行为是忆阻神经网络系统中极其重要的动力学特征。在实际系统中,经常存在信号传输延迟以及外界干扰的情况,这种变化现象归结为时间延迟和脉冲效应。由于网络中时间延迟、脉冲和外加控制器的存在会对神经网络的同步行为有很大的影响。因此,基于时间延迟和外加控制器建立更符合现实世界的忆阻神经网络模型,并探究其同步动力学行为。本文将基于两种基本的控制器,构建忆阻神经网络模型。选择适当的Lyapunov函数,利用右
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同步行为是忆阻神经网络系统中极其重要的动力学特征。在实际系统中,经常存在信号传输延迟以及外界干扰的情况,这种变化现象归结为时间延迟和脉冲效应。由于网络中时间延迟、脉冲和外加控制器的存在会对神经网络的同步行为有很大的影响。因此,基于时间延迟和外加控制器建立更符合现实世界的忆阻神经网络模型,并探究其同步动力学行为。本文将基于两种基本的控制器,构建忆阻神经网络模型。选择适当的Lyapunov函数,利用右端不连续系统理论、不等式放缩技巧和平均脉冲区间的概念,构建相应时滞忆阻神经网络模型的同步行为理论框架,且给出时滞忆阻神经网络实现指数同步所要满足的理论条件。本文的主要贡献内容如下:（1）针对反馈控制下时滞忆阻神经网络的指数同步问题,通过微分包含概念和集值映射理论转化时滞忆阻神经网络模型,并设计一个新的反馈控制器。另外,选取合适的Lyapunov函数用不等式放缩技巧给出网络达到指数同步的充分条件。（2）针对延迟脉冲对耦合时滞忆阻器神经网络同步的积极影响,假设脉冲序列具有Markovian性质,并且不总是稳定的,基于一个有用的不等式推导出在这种脉冲效应下的均方同步准则。可以看出,若随机脉冲在“平均”意义上是稳定的,那么它们就能起到脉冲控制器的作用。
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