一类混合延迟混沌神经网络的同步

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时滞混沌神经网络系统是解空间为无穷维系统,可生成多个正向Lyapunov指数,产生具有高度随机性和不可预测性的混沌甚至超混沌序列,这种特性使得时滞混沌神经网络系统特别适用于保密通信中,混沌同步是保密通信中的关键技术。基于Lyapunov稳定性理论和线性矩阵不等式(LMI)方法,研究了一类具有时变延迟和分布式延迟的混沌神经网络系统的同步问题,考虑系统的内部参数不确定性和外部干扰及混合时滞等因素,将系统时滞项加入所设计的控制器中,给出了保证误差系统的全局均方渐近稳定的充分条件和控制律,实现驱动系统和响应系统的同步。与其它方法相比,所设计的含有时滞项的控制器提高了系统误差精度及反应速率。最后,通过仿真实例,验证了所提方法的有效性。 The chaotic neural network with time-delay is a system with infinite space and can generate many positive Lyapunov exponents, which can generate chaos and even hyperchaotic sequences with high degree of randomness and unpredictability. This property makes the chaotic neural network system with delay especially Suitable for secure communication, chaos synchronization is the key technology in secure communication. Based on the Lyapunov stability theory and the linear matrix inequality (LMI) method, the synchronization problems of a class of chaotic neural networks with time-varying delay and distributed delay are studied. Considering the uncertainties of internal parameters of the system and external disturbances, And other factors, the system delay term is added to the designed controller. The sufficient conditions and the control law for the globally mean-square asymptotical stability of the guaranteed error system are given, and the synchronization between the drive system and the response system is achieved. Compared with other methods, the controller with time-delay is designed to improve the system error accuracy and response rate. Finally, the simulation results show the effectiveness of the proposed method.
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