具有混合延时和不同时标的混沌忆阻竞争神经网络的自适应同步.pdf

《具有混合延时和不同时标的混沌忆阻竞争神经网络的自适应同步》这篇论文主要探讨了混沌忆阻竞争神经网络的自适应同步问题。忆阻竞争神经网络是一种结合了忆阻器特性的神经网络模型，它能模拟生物神经系统的动态行为，包括短期和长期记忆。忆阻器作为非线性时变元件，其特性使得神经网络的状态能够以不同的时间尺度变化，模拟了神经元对快速和慢速刺激的响应。 文章中，作者王有刚和武怀勤采用Lyapunov泛函方法和不等式分析技术，设计了一种新的自适应控制器，目的是实现网络的同步以及指数同步。这种方法的优点在于，它避免了复杂的线性矩阵不等式求解或复杂数学计算，提供了简洁的同步条件。同时，这些条件可以应用于各种忆阻器网络的数学模型。 论文还提及了Cohen和Grossberg在1983年提出的竞争神经网络模型，以及后来Meyer-Base等人关于不同时间标竞争神经网络的研究，这些模型不仅模拟了神经元的快速动态，还模拟了突触的缓慢变化。忆阻器的引入，由于其记忆特性，使得神经网络能够在更高的维度上有效地存储信息，但这也可能导致内存和硬盘空间的需求增加。 文中提到了多种关于忆阻神经网络同步问题的研究，包括通过周期性间断控制实现指数同步的条件、利用广义Halanay不等式和Lyapunov-Krasovskii泛函方法的同步条件，以及具有延迟的忆阻神经网络的周期解存在性证明。此外，还有针对混合时滞和不确定扰动的竞争神经网络的鲁棒自适应控制器设计。 作者在结论部分通过实例验证了所提出理论结果的有效性和正确性。这篇论文的研究对于理解和控制复杂神经网络系统的行为，尤其是在混沌理论和神经网络同步领域的应用，具有重要的理论价值和实践意义。