时滞混沌神经网络的指数同步

本文研究了带有时滞混沌神经网络的指数同步问题,通过利用非线性回归控制和有效地控制定律,根据所给定的条件构造相应的线性矩阵不等式,得到了时滞神经网络的指数同步。这个方法比之前的线性控制方法更有效,数值结果进一步证明了该方法的有效性。

基于混杂脉冲切换控制的时滞混沌神经网络的镇定

针对一类离散时滞混沌神经网络,研究其基于混杂脉冲切换控制的镇定问题.利用切换Lyapunov函数方法和S过程技巧,得到了受控的神经网络的指数稳定判据.该结果反映了脉冲控制和切换控制对闭环系统的稳定性的影响.离散时滞Hopfield混沌神经网络例子表明了所给镇定方法的有效性.

基于时滞反馈控制的混沌时滞神经网络的自适应同步（英文）

研究两个混沌时滞神经网络在加入一个新的自适应控制器的条件下达到同步的问题.通过构造一个新的李雅普诺夫函数并结合李雅普诺夫稳定性原理、LMI工具箱和自适应反馈控制原理,得到了两个混沌时滞神经网络自适应同步的条件.最后,给出相应的数值模拟来验证所得结论的有效性.

一类混沌神经网络的研究

本文研究了延迟混沌神经网络的同步问题,引入一种新的自适应反馈控制器(包括状态相合控制和延迟状态相合控制),利用李雅普诺夫泛函研究了变系数情形下系统的同步性。最后利用数值模拟 验证了结论的有效性。

多媒体多播组播单频网中免干扰动态信道分配

为了避免多媒体多播组播单频网(MBSFN)区域内部和区域之间的干扰,进一步提高频谱效率,该文提出一种改进的基于噪声调节时滞噪声混沌神经网络(NHNCNN)的动态信道分配方法。首先,根据MBSFN区域的特殊拓扑结构,重新定义了4种电磁兼容限制函数,在此基础上精心构建了免干扰的NHNCNN能量函数。其次对NHNCNN的稳态判定进程加以改进以提高系统的收敛速度。特别地,采用类二分法联合NHNCNN去搜索最小信道分配总数。仿真结果表明,利用富足的NHNCNN时滞、噪声和混沌神经动力,所提算法能有效地搜索到合理解,并最终找到全局最优解,提高了频谱效率。与现有方法相比,所提算法能够实现更好的收敛速度和合理解率。