参数不匹配的时滞忆阻神经网络的指数同步.pdf

【参数不匹配的时滞忆阻神经网络的指数同步】是指在神经网络中，由于各个节点之间的参数存在差异，导致网络动态行为复杂化的问题。忆阻神经网络是一种新型的神经网络模型，它引入了忆阻器（Memristor）这一非线性元素，模拟大脑神经元之间的连接权重变化。忆阻器的特性使得网络连接权重可以随时间变化，这增加了神经网络的动态性和复杂性。 时滞是神经网络中的常见现象，指的是系统中信号传递或处理的时间延迟。在含有时滞的忆阻神经网络中，由于参数不匹配，网络的同步问题变得更加困难。同步是指网络中所有节点的状态随着时间的推移能够保持一致，这对于神经网络在信息处理、模式识别和机器学习等领域的应用至关重要。 解决这一问题的方法是设计合适的切换控制器。切换控制器可以根据网络状态动态调整，以消除因参数不匹配产生的同步误差。通过微分包含和集值映射理论，可以将不连续的忆阻神经网络转化为带有区间参数的不确定系统，从而更好地分析和控制网络的行为。 论文提出了一个新的切换控制器设计方案，该控制器能有效地处理参数不匹配导致的同步误差。为了证明这个控制器的有效性，采用李雅普诺夫函数（Lyapunov Function）作为稳定性分析工具。通过对李雅普诺夫函数的不等式放缩，可以得到两个忆阻神经网络实现指数同步的充分条件。指数同步意味着网络节点状态之间的差异将以指数速度减小，最终达到完全同步。 最后，通过数值模拟算例，验证了理论分析结果的正确性和控制器的有效性。数值模拟可以帮助理解理论分析在实际系统中的表现，并为进一步优化控制器提供依据。 总的来说，这篇论文深入研究了参数不匹配的时滞忆阻神经网络的指数同步问题，提出了一种新的控制策略来克服参数不匹配带来的影响。这些研究成果对于理解和优化忆阻神经网络的同步性能，以及在深度学习、机器学习和数据建模等领域中的应用具有重要的理论和实践价值。