本論文將神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)強(qiáng)大的高速并行處理能力和憶阻器天然的信息處理與存儲(chǔ)功能相結(jié)合,構(gòu)建并拓展已有的基于憶阻器的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型。通過(guò)引入“馬爾可夫切換”思想,考慮實(shí)際系統(tǒng)中難以避免的時(shí)變時(shí)滯,本論文提出具有時(shí)變時(shí)滯的馬爾可夫跳躍憶阻神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型,研究其全局耗散指數(shù)鎮(zhèn)定、混合H_∞/l_2-l_∞狀態(tài)估計(jì)和非脆弱耗散同步變?cè)鲆婵刂茊?wèn)題。主要工作內(nèi)容如下:1.針對(duì)一類(lèi)具有時(shí)變時(shí)滯的馬爾可夫跳躍憶阻神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行全局指數(shù)鎮(zhèn)定分析。為了獲得更符合實(shí)際情況的系統(tǒng)模型,本文將服從伯努利分布型的隨機(jī)變量α(t)引入到系統(tǒng)的構(gòu)建過(guò)程中,從而使得系統(tǒng)的某些實(shí)際情況能以一定的概率出現(xiàn)。然后在Filippov解的理論體系下,將基于憶阻器的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)轉(zhuǎn)化為區(qū)間參數(shù)系統(tǒng)。并基于Lyapunov穩(wěn)定性原理,結(jié)合自由權(quán)矩陣與改進(jìn)的Jensen不等式技巧,分析并推導(dǎo)出憶阻神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的全局指數(shù)鎮(zhèn)定性的時(shí)滯相關(guān)判據(jù),同時(shí)將相關(guān)判據(jù)轉(zhuǎn)換成線性矩陣不等式的形式。本文進(jìn)行了充分的仿真來(lái)驗(yàn)證結(jié)論的正確性,并和現(xiàn)有文獻(xiàn)對(duì)比來(lái)說(shuō)明所提出的方法優(yōu)越性。簡(jiǎn)單來(lái)說(shuō),本文的分析方法在一定程度上減少了在連續(xù)時(shí)滯系統(tǒng)中對(duì)時(shí)變時(shí)滯導(dǎo)數(shù)上界存在的限制,對(duì)現(xiàn)有的時(shí)滯系統(tǒng)理論做了很好的補(bǔ)充和拓展。2.針對(duì)一類(lèi)具有時(shí)變時(shí)滯的馬爾可夫跳躍憶阻神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行混合H_∞/l_2-l_∞狀態(tài)估計(jì)。在Filippov解的框架下,將基于憶阻器的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)轉(zhuǎn)化為區(qū)間參數(shù)系統(tǒng)。而后基于Lyapunov泛函方法,采納交互式凸組合和自由權(quán)矩陣技術(shù)處理泛函導(dǎo)數(shù)中積分項(xiàng),得出了確保誤差系統(tǒng)全局漸進(jìn)穩(wěn)定的新判據(jù),同時(shí)使得系統(tǒng)具有規(guī)定的H_∞/l_2-l_∞性能指標(biāo)。進(jìn)一步,采用新穎的解耦合方法給出狀態(tài)估計(jì)器增益的明確表達(dá)式。對(duì)比與現(xiàn)有結(jié)果,本文方法能夠有效地提高控制收益和降低控制成本。最后,提供數(shù)值仿真來(lái)展示理論結(jié)果的有效性。3.針對(duì)一類(lèi)具有時(shí)變時(shí)滯的馬爾可夫跳躍憶阻神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行非脆弱耗散同步變?cè)鲆婵刂�。通過(guò)引入具有改進(jìn)的積分不等式的適當(dāng)?shù)腖yapunov泛函,充分利用系統(tǒng)時(shí)變時(shí)滯的上下界信息,結(jié)合交互式凸組合技術(shù),推導(dǎo)出新的低保守性的時(shí)滯依賴的同步條件,基于這些準(zhǔn)則,提出行之有效的同步控制策略,以得到期望的非脆弱變?cè)鲆婵刂破?實(shí)現(xiàn)主系統(tǒng)和從系統(tǒng)漸近同步。最后通過(guò)仿真圖、表格以及樹(shù)狀圖,驗(yàn)證所得結(jié)果的優(yōu)勢(shì)和理論研究的可行性。
【學(xué)位單位】：安徽工業(yè)大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位年份】：2018
【中圖分類(lèi)】：O211.62;TP183
【部分圖文】：

圖.........神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)電路

圖 3.3 不加反饋控制器時(shí)系統(tǒng)軌跡圖121 114.080, ( ) 1( ( ))4.440, ( )1x ta x tx t ≤ = > 221112.470, ( ) 3( ( ))2.775, ( ) 3x ta x tx t ≤ = > 111 111.470, ( ) 1( ( ))1.383, ( )1x tb x tx t ≤ = > 112 110.078, ( ) 1( ( ))0.087, ( )1x tb x tx t ≤ = > 121 110.252, ( ) 1( ( ))0.182, ( )1x tb x tx t ≤ = > 122112.166, ( ) 1( ( ))2.079, ( )1x tb x tx t ≤ = > 20.120.0 7W = ，20.110.0 9L = ，激活函數(shù)被描述為( ( )) tanh( ( ))j j jf x t =x t， j = 1,2，其中1 2 1 2r r h h0 = = == ，1 2 1 2r r h h1++ + += = == ，因此1 2 =0 ，2 2 =0 .5I，1 2H = 0，2 2H = 0.5I；馬爾可夫鏈 ={1 ,2}1.3 1.3 =t/s

不加反饋控制器時(shí)1xt和2xt軌跡圖
【參考文獻(xiàn)】

相關(guān)博士學(xué)位論文 前1條

1 王雷敏;時(shí)滯憶阻神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的穩(wěn)定性分析與同步控制設(shè)計(jì)[D];華中科技大學(xué);2016年

相關(guān)碩士學(xué)位論文 前6條

1 練紅海;神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的魯棒性能分析與同步控制[D];湖南工業(yè)大學(xué);2017年

2 章鳳琴;具有混合時(shí)變時(shí)滯的不確定切換神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的性態(tài)分析[D];電子科技大學(xué);2017年

3 段飛騰;憶阻器神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的動(dòng)力學(xué)行為研究[D];江南大學(xué);2016年

4 李蕾;混合時(shí)變時(shí)滯神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)的指數(shù)耗散控制與狀態(tài)估計(jì)[D];遼寧大學(xué);2016年

5 楊闊;馬爾可夫跳躍神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與基于憶阻器Chua的電路的穩(wěn)定性[D];燕山大學(xué);2016年

6 韓曉明;憶阻器神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的無(wú)源性與同步問(wèn)題[D];燕山大學(xué);2016年

本文編號(hào)：2887475