【摘 要】
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在系统参数未知的情况下,研究了2个相同细胞神经网络混沌系统的同步问题.首先对实时性强、动力学特征复杂的三阶细胞神经网络（cellular neural network,CNN）产生的混沌特性展开
【机 构】
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哈尔滨工业大学电子与信息技术研究院
【基金项目】
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航天支撑基金资助项目（01310600）, 黑龙江省自然科学基金资助项目（F200910）, 哈尔滨市科技创新人才专项资金资助项目（2009RFQXG056）
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在系统参数未知的情况下,研究了2个相同细胞神经网络混沌系统的同步问题.首先对实时性强、动力学特征复杂的三阶细胞神经网络（cellular neural network,CNN）产生的混沌特性展开研究,然后采用自适应控制策略,将自适应技术、主动控制方法、单向反馈方法应用到细胞神经网络混沌系统的同步控制中,并借助李雅普诺夫稳定性理论,提出了一种新的自适应混沌同步方法.理论分析与仿真结果证明,利用该方法能够实现系统参数未知及不同初始条件的细胞神经网络混沌系统的同步,而且和传统方法相比,同步时间明显缩短,同步误差
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