两类时滞神经网络的有限时间同步性研究

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近年来神经网络因其在模式识别、信号处理、联想记忆等实用型技术领域具有广泛应用,使得它的动力学行为分析在学术界内掀起了研究热潮,并产生了许多优秀的成果。神经网络中会出现时滞,这是受到神经元之间的信号传递速度的影响,从而会导致系统的一些不良性能产生,例如不稳定,震荡和混沌现象等。同时,随着现代工程技术的发展,为了提高工作效率、减少控制成本,人们往往希望同步在有限时间内完成。为此,进一步探究时滞神经网络的有限时间同步性,不但可以完善相关理论知识,同时也能够在实际应用中发挥重要的指导作用。本文在已有成果的基础上,从模型、理论方法、影响因素等多种角度入手,研究了两类时滞神经网络的有限时间同步问题。下面将对本文的研究工作进行简要概述:首先,讨论了一类具有反应扩散项的时滞Cohen-Grossberg神经网络的有限/固定时间的同步问题。通过设计一种新颖的状态反馈控制器,并构造合适的Lyapunov泛函,利用不等式技巧,建立了所研究模型的有限/固定时间同步的新判据。最后利用Matlab对模型进行样例仿真来说明结果的正确性。其次,建立了具有不连续激励函数的复值递归神经网络模型。使用分解技术,将复值神经网络模型分成两个等价的实值子系统,通过设计合适的状态反馈控制器,引入新颖的数学分析方法,利用Filippov微分包含理论、可测选择和不等式技术,在不借助已有的有限时间稳定性定理的情况下,建立了驱动-响应框架下所研究模型的有限时间反同步的判据。最后通过算例证明了该方法的可行性。图[5]表[0]参[70]
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