【摘 要】
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耦合神经网络是复杂网络中的一种特殊情况,它是由多个相互作用的神经网络构成的.因此与传统的神经网络相比,耦合神经网络的动力学行为更为复杂,并广泛应用于目标识别、图像处理、保密通信等众多领域.另一方面,与周期采样控制策略相比,事件触发控制能够在满足系统性能要求的前提下,有效降低通信带宽和提高资源利用率.因此,本文通过事件触发控制研究了耦合神经网络的同步问题,其主要内容如下:第一章介绍了人工神经网络和耦
【基金项目】
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国家自然科学基金面上项目61973258,61573291； 重庆市自然科学基金面上项目cstc2019jcyj-msxmX0452；
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耦合神经网络是复杂网络中的一种特殊情况,它是由多个相互作用的神经网络构成的.因此与传统的神经网络相比,耦合神经网络的动力学行为更为复杂,并广泛应用于目标识别、图像处理、保密通信等众多领域.另一方面,与周期采样控制策略相比,事件触发控制能够在满足系统性能要求的前提下,有效降低通信带宽和提高资源利用率.因此,本文通过事件触发控制研究了耦合神经网络的同步问题,其主要内容如下:第一章介绍了人工神经网络和耦合神经网络的相关背景和研究进展.同时介绍了事件触发控制的发展概要和研究现状.第二章研究了事件触发控制下的耦合忆阻神经网络的同步问题.首先,将Filippov解的概念与微分包含定理相结合,引入区间参数系统.然后,基于新设计的控制器,分别给出静态事件触发条件和动态事件触发条件.第三,本章利用Lyapunov稳定性理论得到了事件触发控制下耦合忆阻神经网络同步的充分条件.此外,还精确计算了触发时间间隔的正下界来说明Zeno行为不会发生.最后,通过数值模拟验证了理论结果的有效性.第三章通过事件触发控制策略研究了具有合作竞争关系的耦合时滞神经网络的二分同步问题.首先,本章利用符号图论建立了具有合作竞争关系的耦合时滞神经网络的数学模型.其次,在所设计的事件触发控制器下,通过构造Lyapunov函数和利用不等式技术分别推导出了实现系统二分同步的静态事件触发条件和动态事件触发条件.此外,本章提供了一个代数公式来计算触发时间间隔的正下界,表明不会出现Zeno行为.最后,通过数值模拟验证了所提出的事件触发控制策略对于实现系统二分同步是切实可行的.第四章对本文的主要工作做了一个总结,并讨论了本文的不足之处和下一步的研究方向.
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