申请/专利权人：盐城工学院

申请日：2023-06-15

公开（公告）日：2024-03-22

公开（公告）号：CN117077748B

主分类号：G06N3/065

分类号：G06N3/065;G06N3/04

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2024.03.22#授权;2023.12.05#实质审查的生效;2023.11.17#公开

摘要：本发明属于新一代信息技术领域，具体涉及一种离散忆阻神经网络的耦合同步控制方法及系统，包括以下步骤：步骤S1：建立具有随机扰动和混合时滞的离散忆阻神经网络；步骤S2：根据步骤S1建立的具有随机扰动和混合时滞的离散忆阻神经网络设计基于脉冲的耦合同步控制器，并根据所设计的耦合同步控制器构建同步误差系统；步骤S3：根据步骤S2构建的同步误差系统选择相应的李雅普诺夫函数并结合所诉耦合同步控制器，以实现离散忆阻神经网络的耦合同步。步骤S4：搭建离散忆阻神经网络模型并利用所述离散忆阻神经网络模型进行数值仿真，验证离散忆阻神经网络之间的耦合同步效果。本发明控制成本低，且控制精度高。

主权项：1.一种离散忆阻神经网络的耦合同步控制方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤S1：建立具有随机扰动和混合时滞的离散忆阻神经网络，其动力学方程为： 式中，k为离散时刻；表示第i个离散忆阻神经网络在时间k的状态变量，D＝diag{d1,d2,…,dn}是状态反馈系数，|dj|1；fxik＝[f1xi1k,f2xi2k,…,fnxink]T、gxik-τk＝[g1xi1k-τk,g2xi2k-τk,…,gnxink-τk]T和hxis＝[h1xi1s,h2xi2s,…,hnxins]T表示忆阻神经元激活函数；表示系统的外部输入或偏置；τk表示有界区间上的时变时滞，且满足τm≤τk≤τM；σk,xik,xik-τk表示系统受到的随机干扰强度；ωk是定义在概率空间上的一维高斯白色噪声序列，且满足Axik＝[asjxijk]n×n、Bxik＝[bsjxijk]n×n和Cxik＝[csjxijk]n×n分别表示忆阻器连接权重和时滞权重，且满足： 式中，Tj0为切换界值；和是常数；表示n维欧几里得空间；步骤S2：根据步骤S1建立的具有随机扰动和混合时滞的离散忆阻神经网络，设计基于脉冲的耦合同步控制器，并根据所设计的耦合同步控制器构建同步误差系统；步骤S3：根据步骤S2构建的同步误差系统选择相应的李雅普诺夫函数并结合所述耦合同步控制器，以实现离散忆阻神经网络的耦合同步；步骤S4：搭建神经网络模型并利用所述神经网络模型进行数值仿真，验证离散忆阻神经网络之间的耦合同步效果；步骤S1中的激活函数fi·、gi·和hi·满足：其中fi·、gi·和hi·是有界的，且x1≠x2，和为已知参数；步骤S1中系统的随机干扰强度σk,x1k,x2k满足：其中ρ1,ρ20；步骤S2具体包括以下步骤：步骤S21：根据步骤S1建立的具有随机扰动和混合时滞的离散忆阻神经网络，设计一种基于脉冲的耦合同步控制器uik为： 式中，{kh}h≥1表示离散脉冲时间序列，且满足0＝k0k1k2…kh…；K表示忆阻神经元之间的耦合增益；Υ＝diag{γ1,γ2,…,γn}γi0是系统内部耦合矩阵；gis被定义为：如果节点i和ss≠i之间存在连接，则gis0，否则gis＝0；在所述耦合同步控制器的作用下，所述的具有随机扰动和混合时滞的离散忆阻神经网络在脉冲时刻进行状态更新,用来表示更新后的状态，即 步骤S22：根据步骤S21设计的耦合同步控制器，设定同步误差为：eijk＝xik-xjk；步骤S23：根据步骤S22设定的同步误差，构建一种基于耦合控制下的同步误差系统为：当k≠kh时， 当k＝kh时， 其中，j＝1,i＝2,3,…,N；令ek＝[e21ke31k…eN1k]T；此时，同步误差系统可以写成下式：式中，In表示n×n个实数单位矩阵，表示G与Υ的克罗内克积。

全文数据：

权利要求：

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