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
[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)位級別】:碩士
【學(xué)位授予年份】:2016
【分類號】:TP183;O231
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,本文編號:2228065
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