【摘要】：對(duì)人類(lèi)中樞神經(jīng)系統(tǒng)的模仿促成了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)概念的出現(xiàn),雖然大多數(shù)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)只能模仿出其復(fù)雜生物原型的一部分,但在解決實(shí)際問(wèn)題中已經(jīng)十分有效。基于非線(xiàn)性分析理論,該論文研究了憶阻神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的無(wú)源性及同步控制問(wèn)題。主要結(jié)論如下:(1)討論了具有混合延時(shí)的憶阻神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的指數(shù)無(wú)源性問(wèn)題。通過(guò)構(gòu)建合適的Lyapunov函數(shù)和使用新的函數(shù)處理技術(shù),憶阻神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的指數(shù)無(wú)源性標(biāo)準(zhǔn)轉(zhuǎn)變?yōu)樗膫�(gè)線(xiàn)性矩陣不等式,而線(xiàn)性矩陣不等式可以很容易通過(guò)LMI工具箱進(jìn)行驗(yàn)證。此外,在Lyapunov函數(shù)構(gòu)造中,引入了非正定矩陣使結(jié)論更加合理。(2)論述了具有混合延時(shí)的憶阻神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的自適應(yīng)指數(shù)同步問(wèn)題。使用Lyapunov方法設(shè)計(jì)了一個(gè)具有反饋控制律的自適應(yīng)控制器來(lái)實(shí)現(xiàn)指數(shù)同步。這個(gè)自適應(yīng)控制器新穎、簡(jiǎn)單且可適用于具有不同憶阻器數(shù)學(xué)模型的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),并且在同步標(biāo)準(zhǔn)中,無(wú)需解線(xiàn)性矩陣不等式或者代數(shù)公式等條件。(3)研究了具有混合延時(shí)和不同時(shí)間尺度的憶阻競(jìng)爭(zhēng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的自適應(yīng)同步問(wèn)題。通過(guò)數(shù)學(xué)符號(hào)替換簡(jiǎn)化了憶阻器競(jìng)爭(zhēng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),使其更適宜數(shù)學(xué)運(yùn)算。設(shè)計(jì)了一個(gè)間斷的狀態(tài)反饋控制器來(lái)達(dá)到系統(tǒng)的同步,此同步控制器同樣簡(jiǎn)單有效。在數(shù)值仿真中使用正反例子對(duì)定理?xiàng)l件中激勵(lì)函數(shù)有界性和全局Lipschitz連續(xù)性要求進(jìn)行了分析。
[Abstract]:The imitation of human central nervous system leads to the emergence of the concept of neural network. Although most neural networks can only imitate a part of its complex biological prototype, it is very effective in solving practical problems. Based on the theory of nonlinear analysis, the passive and synchronous control problems of amnesia neural networks are studied in this paper. The main conclusions are as follows: (1) the exponential passivity problem of amnesia neural networks with mixed delay is discussed. By constructing appropriate Lyapunov function and using new function processing technique, the exponential passive criterion of recall neural network is transformed into four linear matrix inequalities, which can be easily verified by LMI toolbox. In addition, in the construction of Lyapunov function, the nonpositive definite matrix is introduced to make the conclusion more reasonable. (2) the adaptive exponential synchronization problem of amnesia neural networks with mixed delay is discussed. An adaptive controller with feedback control law is designed by using Lyapunov method to realize exponential synchronization. This adaptive controller is novel, simple and suitable for neural networks with different mathematical models of amnesia, and in the synchronization standard, There is no need to solve linear matrix inequalities or algebraic formulas etc. (3) the adaptive synchronization problem of memory competitive neural networks with mixed delay and different time scales is studied. By replacing the mathematical symbols, the competitive neural network of the resistive device is simplified, which makes it more suitable for mathematical operation. A discontinuous state feedback controller is designed to achieve the synchronization of the system. The synchronization controller is also simple and effective. In the numerical simulation, the boundedness of the excitation function and the requirement of global Lipschitz continuity in the theorem condition are analyzed by positive and negative examples.
【學(xué)位授予單位】：燕山大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類(lèi)號(hào)】：O231;TP183

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本文編號(hào)：2260692