【摘 要】
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在动力学行为的研究中,惯性神经网络的同步研究在安全通信、图像加密、信息科学等领域都显示出巨大的潜力,因此其同步研究不容小觑.根据实际问题及应用的不同,学者们已经利用各种方法得到多种同步结果,其中较为普遍使用的是Lyapunov函数、有限同步理论、矩阵测度理论和积分不等式方法.本文在以往学者关于同步的研究基础之上,通过采用新方法,如利用不等式技巧、构造积分不等式组及图像法来研究两种时滞惯性神经的有限
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在动力学行为的研究中,惯性神经网络的同步研究在安全通信、图像加密、信息科学等领域都显示出巨大的潜力,因此其同步研究不容小觑.根据实际问题及应用的不同,学者们已经利用各种方法得到多种同步结果,其中较为普遍使用的是Lyapunov函数、有限同步理论、矩阵测度理论和积分不等式方法.本文在以往学者关于同步的研究基础之上,通过采用新方法,如利用不等式技巧、构造积分不等式组及图像法来研究两种时滞惯性神经的有限同步问题.我们研究了第一类时滞惯性神经网络的有限同步问题.首先建立时滞惯性神经网络的驱动响应系统模型,利用变量代换将原系统转化为两个微分方程组和一个误差微分方程组,其次通过设计误差系统的控制器来证明驱动系统和响应系统在控制器下可以实现有限同步.最后,基于前文的理论分析结果,给出了一些数值模拟的实例,验证了理论分析的正确性和有效性.后面我们又研究了第二类模糊时滞惯性中立型神经网络的有限同步问题.首先建立模糊时滞惯性中立型神经网络的驱动响应系统模型,我们没有对原系统进行变量替换得到微分方程组而是直接对原系统进行分析（这是本文与之前论文不同的一点）,其次通过设计误差系统的控制器来证明驱动系统和响应系统在控制器下可以实现有限同步.为了验证理论结果的有效性,给出系统实现有限时间同步的数值模拟实例.最后对本文的主要研究内容进行了总结,并指出未来关于时滞惯性神经网络的研究方向.
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