×
高杰;朱培勇;熊文军;曹金德;张琳

噪声干扰下基于随机忆阻的神经网络的渐近同步。 （英语） Zbl 1344.93090号

J.富兰克林研究所。 353，第13号，3271-3289（2016）.
摘要：本文研究了具有随机噪声干扰的随机记忆电阻神经网络的全局渐近同步。在微分包含理论和集值映射的框架下，通过构造合适的Lyapunov泛函，设计了状态反馈控制器和自适应更新律。利用Itó公式和一些重要的不等式技巧，得到了更一般的基于随机忆阻的神经网络全局同步的充分条件。最后，通过数值模拟对理论结果进行了说明。

引用于25文件

MSC公司：

93E03型 控制理论中的随机系统（一般）
92B20型 用于/用于生物研究、人工生命和相关主题的神经网络
93B52号 反馈控制
93C40型 自适应控制/观测系统

关键词：

基于随机忆阻器的神经网络;噪声干扰;状态反馈控制器;自适应更新律
PDF格式BibTeX公司 XML格式引用
\textit{J.Gao}等人，J.Franklin Inst.353，No.13，3271-3289（2016；Zbl 1344.93090）
全文： 内政部

参考文献：

[1] Chua，L.O.，Memristor——缺失的电路元件，IEEE Trans。电路理论，18，5，507-519（1971）
[2] 斯特鲁科夫，D.B。；斯奈德，G.S。；D.R.Stewart。；Williams，R.S.，《发现丢失的忆阻器》，《自然》，453，7191，80-83（2008）
[3] 阿迪卡里，S.P。；杨，C。；Kim，H。；Chua，L.O.，忆阻桥接基于突触的神经网络及其学习，IEEE Trans。神经网络。学习。系统。，23, 9, 1426-1435 (2012)
[5] 坎特利，K.D。；Subramaniam，A。；施蒂格勒，H.J。；查普曼，R.A。；Vogel，E.M.，利用纳米晶体硅晶体管和忆阻器的神经学习电路，IEEE Trans。神经网络。学习。系统。，23, 4, 565-573 (2012)
[6] Pershin，Y.V。；Di Ventra，M.，联想记忆与记忆神经网络的实验演示，神经网络。，23, 7, 881-886 (2010)
[7] Kim，H。；Sah，M.P。；杨，C。；罗斯卡，T。；Chua，L.O.，《基于脉冲的记忆电阻电路的神经突触加权》，IEEE Trans。电路系统。一： 雷古尔。爸爸。，59, 1, 148-158 (2012) ·Zbl 1468.94668号
[8] 张，G。；沈毅。；Wang，L.，一类时变时滞混沌记忆神经网络的全局反同步，神经网络。，46, 1-8 (2013) ·Zbl 1296.93075号
[9] 卢，J。；何德伟。；曹，J。；Kurths，J.，具有脉冲扰动的线性耦合神经网络的指数同步，IEEE Trans。神经网络。，22, 2, 329-336 (2011)
[10] 曹，J。；Wan，Y.，时滞惯性bam神经网络稳定性和同步的矩阵测量策略，神经网络。，53, 165-172 (2014) ·Zbl 1322.93087号
[11] 杨，X。；宋，Q。；梁，J。；He，B.，具有混合时滞和非一致扰动的耦合不连续神经网络的有限时间同步，J.Frankl。研究所，352，10，4382-4406（2015）·Zbl 1395.93354号
[12] 邱，J。；丁·S。；高，H。；Yin，S.，非线性双曲偏微分方程系统基于模糊模型的可靠静态输出反馈控制，IEEE Trans。模糊系统。，24, 2, 388-400 (2016)
[13] 邱，J。；冯·G。；Gao，H.，通过分段Lyapunov函数实现连续时间t-s模糊仿射系统的静态输出反馈控制，IEEE Trans。模糊系统。，21, 2, 245-261 (2013)
[14] 杨，X。；杨，Z。；Nie，X.，通过延迟脉冲控制实现不连续混沌系统的指数同步及其在安全通信中的应用，Commun。非线性科学。数字。模拟。，19, 5, 1529-1543 (2014) ·Zbl 1457.34113号
[15] Wang，T。；高，H。；邱，J.，用于多速率网络化工业过程控制的组合自适应神经网络和非线性模型预测控制，IEEE Trans。神经网络。学习。系统。，27, 2, 416-425 (2016)
[16] 黄，J。；李，C。；黄，T。；Han，Q.，通过周期间歇控制实现参数失配耦合时滞系统的时滞拟同步，非线性动力学。，71, 3, 469-478 (2013) ·Zbl 1268.34097号
[17] 张，G。；Shen，Y.，基于延迟记忆电阻混沌神经网络的周期间歇控制指数同步，神经网络。，55，1-10（2014）·Zbl 1322.93055号
[18] 李，N。；曹，J.，基于忆阻器的网络智能控制和反馈控制方案的新同步标准，神经网络。，61, 1-9 (2015) ·Zbl 1323.93041号
[19] Song，Y。；Wen，S.，基于随机记忆电阻的混合延迟神经网络的同步控制，神经计算，156121-128（2015）
[20] 吴，A。；Zeng，Z.，一类记忆递归神经网络的反同步控制，Commun。非线性科学。数字。模拟。，18, 2, 373-385 (2013) ·Zbl 1279.94157号
[21] Wen，S。；Bao，G。；曾，Z。；陈，Y。；Huang，T.，基于记忆电阻的时变时滞递归神经网络的全局指数同步，神经网络。，48, 195-203 (2013) ·Zbl 1305.34129号
[22] Wang，W。；李，L。；彭，H。；肖，J。；杨勇，基于记忆电阻的带扰动递归神经网络的同步控制，神经网络。，53, 8-14 (2014) ·Zbl 1307.93038号
[23] Wu，A。；曾，Z。；朱，X。；Zhang，J.，基于记忆电阻的时滞递归神经网络的指数同步，神经计算，74，17，3043-3050（2011）
[24] Chandrasekar，A。；Rakkiyappan，R。；曹，J。；Lakshmanan，S.，基于二阶互易凸方法的具有两个延迟分量的基于忆阻器的递归神经网络的同步，神经网络。，57, 79-93 (2014) ·Zbl 1323.93032号
[25] Aubin，J.P。；Frankowska，H.，集值分析（2009），Springer科学与商业媒体：Springer科技与商业媒体波士顿，巴塞尔，柏林
[27] 克拉克，F.H。；Ledyaev，Y.S。；斯特恩·R·J。；Wolenski，P.R.，《非光滑分析与控制理论》，第178卷（2008年），《施普林格科学与商业媒体》，施普林格出版社：施普林格科技与商业媒体，纽约施普林格大学，柏林-海德堡
[28] Kisielewicz，M.，《随机微分包含和扩散过程》，J.Math。分析。应用。，334, 2, 1039-1054 (2007) ·Zbl 1123.60059号
[29] 丁·S。；Wang，Z.，具有多个时变时滞的记忆神经网络的随机指数同步控制，神经计算，162，16-25（2015）
[30] 斯隆，J.J.E。；Li，W.，《应用非线性控制》，第199卷（1991年），《普伦蒂斯·霍尔：普伦蒂斯霍尔·恩格尔伍德克利夫斯》，新泽西州·Zbl 0753.93036号
[31] 吴，A。；Wen，S。；曾，Z.，一类基于忆阻器的递归神经网络的同步控制，信息科学。，183, 1, 106-116 (2012) ·兹比尔1243.93049
[32] 邱，J。；魏毅。；Karimi，H.R.，具有时变时滞和缺乏过渡描述的连续马尔可夫跳跃系统的时滞相关（H）控制新方法，J.Frankl。研究所，352，1，189-215（2015）·Zbl 1307.93444号
[33] Liu，M.，一般混沌时滞神经网络的最优指数同步与lmi方法，神经网络。，22, 7, 949-957 (2009) ·兹比尔1338.93285
此参考列表基于出版商或数字数学图书馆提供的信息。其项与zbMATH标识符进行启发式匹配，可能包含数据转换错误。在某些情况下，zbMATH Open的数据对这些数据进行了补充/增强。这试图尽可能准确地反映原始论文中列出的参考文献，而不要求完整或完全匹配。