【摘 要】
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人工神经网络是一种模仿生物神经网络结构与功能的数学模型,应用类似于大脑神经突触联接的结构进行信息处理.这种网络依靠系统的复杂程度,通过调整内部大量节点之间相互连接的关系,从而达到处理信息的目的.作为两类特殊的神经网络,耦合神经网络可以更好地描述生物复杂神经元的特征,而忆阻神经网络在下一代类人脑计算机中具有重要的潜在应用,因此近几年来它们受到了广泛的关注.本文研究了参数失配情况下的分数阶耦合时滞忆阻
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人工神经网络是一种模仿生物神经网络结构与功能的数学模型,应用类似于大脑神经突触联接的结构进行信息处理.这种网络依靠系统的复杂程度,通过调整内部大量节点之间相互连接的关系,从而达到处理信息的目的.作为两类特殊的神经网络,耦合神经网络可以更好地描述生物复杂神经元的特征,而忆阻神经网络在下一代类人脑计算机中具有重要的潜在应用,因此近几年来它们受到了广泛的关注.本文研究了参数失配情况下的分数阶耦合时滞忆阻神经网络的同步和准同步问题,以及带有时滞的连续和离散时间的递归忆阻神经网络的H∞状态估计问题.主要工作有:1.研究了参数失配的分数阶耦合时滞忆阻神经网络的同步和准同步问题.首先通过设计不连续控制器和构造Lyapunov泛函,给出了主从系统渐近同步的充分准则.同时,还导出了主从系统的准同步判据.通过求解线性矩阵不等式可以很容易地检验给定的条件.2.研究了带有时滞的连续和离散时间的递归忆阻神经网络的H∞状态估计.利用Lyapunov泛函和线性矩阵不等式技术,对连续和离散时间情况分别给出了两个保证估计误差系统渐近稳定且具有H∞性能的判据.与文献[34]-[35]不同,本文采用逻辑开关信号的方法处理时滞忆阻神经网络的连接权参数,这大大减少了计算量.用数值算例说明了所得结果的正确性和有效性.
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