【摘要】：由于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)經(jīng)常出現(xiàn)穩(wěn)定周期混沌現(xiàn)象,因此被廣泛的應(yīng)用于圖像處理、模式識(shí)別、聯(lián)想記憶、組合優(yōu)化等眾多領(lǐng)域中。在本文中,基于微分包含、非光滑分析、Lyapunov穩(wěn)定性理論及線性矩陣不等式技術(shù),通過設(shè)計(jì)合適的控制器,系統(tǒng)的研究了具有混合時(shí)變延時(shí)和間斷激勵(lì)函數(shù)的馬爾可夫跳躍神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的指數(shù)狀態(tài)估計(jì)和基于憶阻器Chua的自適應(yīng)反饋震蕩電路的混沌反同步控制問題。主要內(nèi)容如下:(1)研究了具有混合時(shí)變延時(shí)和間斷激勵(lì)函數(shù)的馬爾可夫跳躍神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的指數(shù)狀態(tài)估計(jì)。其中測(cè)量方程的非線性擾動(dòng)符合局部Lipschitzian條件,通過在李雅普諾夫函數(shù)中引入三重積分項(xiàng)和四重積分項(xiàng),使在不同的系統(tǒng)模型中李雅普諾夫矩陣也是不同的。應(yīng)用非光滑分析理論和隨機(jī)分析技術(shù),設(shè)計(jì)全階的狀態(tài)估計(jì)使相應(yīng)的誤差系統(tǒng)均方指數(shù)穩(wěn)定。通過求解一組線性矩陣不等式可以實(shí)現(xiàn)模型依賴和時(shí)滯相關(guān)估計(jì)。(2)研究了基于憶阻器Chua的自適應(yīng)反饋震蕩電路的混沌反同步控制問題。首先根據(jù)憶阻器本身的電流-電壓特性,將其誤差系統(tǒng)分為四種不同的情況分別予以討論。其次利用Lyapunov-Krasovskii泛函穩(wěn)定性理論和方法,設(shè)計(jì)了能使響應(yīng)系統(tǒng)與相應(yīng)的驅(qū)動(dòng)系統(tǒng)反同步的自適應(yīng)狀態(tài)反饋控制器。
[Abstract]:Neural networks are widely used in image processing, pattern recognition, associative memory, combinatorial optimization and many other fields because of the phenomenon of stable periodic chaos. In this paper, based on the Lyapunov stability theory of differential inclusions, nonsmooth analysis and linear matrix inequality (LMI) techniques, appropriate controllers are designed. The exponential state estimation of Markov hopping neural networks with mixed time-varying delay and discontinuous excitation function and chaotic anti-synchronization control of adaptive feedback oscillating circuits based on Chua are studied systematically. The main contents are as follows: (1) the exponential state estimation of Markov hopping neural networks with mixed time-varying delay and discontinuous excitation function is studied. The nonlinear perturbation of the measurement equation conforms to the local Lipschitzian condition. By introducing the triple integral term and the fourth integral term into the Lyapunov function, the Lyapunov matrix is different in different system models. Based on the theory of non-smooth analysis and stochastic analysis, a full-order state estimation is designed to stabilize the mean square exponent of the corresponding error system. Model dependence and delay-dependent estimation can be realized by solving a set of linear matrix inequalities (LMIs). (2) chaotic anti-synchronization control of adaptive feedback oscillating circuits based on Chua is studied. Firstly, according to the current-voltage characteristics of the resistor itself, the error system is divided into four different cases. Secondly, using the Lyapunov-Krasovskii functional stability theory and method, an adaptive state feedback controller is designed, which can synchronize the response system with the corresponding drive system.
【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
【分類號(hào)】：TP183;O231

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