具有时延和随机扰动的未知C-G神经网络的有限时间函数投影同步及其在保密通信中的应用.pdf

《具有时延和随机扰动的未知C-G神经网络的有限时间函数投影同步及其在保密通信中的应用》这篇论文深入探讨了神经网络在保密通信领域的应用，特别关注了具有时延和随机扰动的未知C-G神经网络的有限时间函数投影同步问题。C-G神经网络是由Cohen和Grossberg提出的经典神经网络模型，它可以表现出混沌特性，因此在诸多领域，如图像处理、模式识别等，有广泛的应用。 论文中，研究者针对具有时延和随机扰动的未知C-G神经网络，提出了一种新的混合控制策略。该策略结合了开环控制和反馈控制，旨在解决有限时间内的函数投影同步问题。通过运用有限时间稳定性定理和Lyapunov稳定性理论，他们成功地设计了一套控制方案，使得驱动网络和响应网络能够在有限时间内实现函数投影同步，同时完成了未知参数的辨识，并给出了同步过渡时间的上界估计。 混沌同步在保密通信中具有重要的应用价值，因为它能提供一种增强信息安全性的手段。在实际通信中，信号常常受到信道噪声和时延的影响，同步过程中考虑这些因素至关重要。论文中的方法考虑了扰动和时延，这使得研究成果更加接近实际通信环境。 然而，大多数现有的研究假设神经网络参数是已知的，而在实际应用中，参数往往难以准确预知。论文创新性地处理了未知参数的情况，这对于同步过程的成功实施和系统的鲁棒性提升具有重大意义。 通过仿真实验，研究者证明了所提方法的有效性和在保密通信中的可行性。这一成果不仅为保密通信提供了新的理论支持，也为未来神经网络同步研究开辟了新的方向，特别是在处理时延和随机扰动的情况下。 这篇论文在C-G神经网络的同步理论和其在保密通信中的应用方面做出了重要贡献，对于理解和改进实际通信系统的安全性提供了理论基础和实用工具。