【摘 要】
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自第一台忆阻器问世以来,因其与人脑中的神经元具有相似特征而引起了广泛的关注.不同于传统神经网络,基于忆阻的神经网络是一类状态依赖的非线性切换系统,更具灵活性和实用性.此外,由于忆阻器自身的纳米级尺寸、高存储量以及非易失性等特点,使它更具广泛的应用前景.因此忆阻神经网络成为近年来的研究热点之一.鉴于动力学分析是神经网络应用的前提和基础,本文考虑了时滞忆阻神经网络模型的耗散性行为,以及复值忆阻神经网络
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自第一台忆阻器问世以来,因其与人脑中的神经元具有相似特征而引起了广泛的关注.不同于传统神经网络,基于忆阻的神经网络是一类状态依赖的非线性切换系统,更具灵活性和实用性.此外,由于忆阻器自身的纳米级尺寸、高存储量以及非易失性等特点,使它更具广泛的应用前景.因此忆阻神经网络成为近年来的研究热点之一.鉴于动力学分析是神经网络应用的前提和基础,本文考虑了时滞忆阻神经网络模型的耗散性行为,以及复值忆阻神经网络模型的全局指数稳定性和同步控制问题.主要工作有:1.分析了时滞忆阻神经网络的（Q,S,R）-α-耗散性问题.通过构造适当的Lyapunov函数,利用Bessel-Legendre不等式,以线性矩阵不等式的形式给出了保证忆阻神经网络耗散性的充分条件.所得结论推广了已有的相关结果,降低了保守性.2.在不将系统分离为实部和虚部的情况下,研究了时滞复值忆阻神经网络的全局指数稳定和采样数据同步问题.分别利用同胚理论和Lyapunov方法,给出了保证系统平衡点的存在唯一和全局指数稳定的充分条件.同时,设计了一类采样数据控制器,通过构造适当的Lyapunov函数,得到了确保驱动-响应系统同步的充分性判据.所得结果不仅改进并推广了已有的结果,降低了保守性,而且具有广泛的应用价值.数值模拟验证了所得结论的正确性和有效性.
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