Stochastic quasi-synchronization for uncertain chaotic delayed neural networks
Stochastic quasi-synchronization for uncertain chaotic delayed neural networks
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不确定混沌延迟神经网络的随机准同步
DOI：
10.1142/s0129183114500296
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发表时间：
2014-08
影响因子：
1.9
通讯作者：
Rahmani Ahmed
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Zhang Shuo;Yu Yongguang;Wen Guoguang;Rahmani Ahmed
研究了不确定混沌时滞神经网络的随机拟同步问题。在混沌DNN中考虑了随机扰动和三个不确定因素，包括不连续的激活函数、不匹配的连接权参数和未知的连接权参数.根据Ito公式和不等式技巧，给出了实现同步的参数更新律和控制律。并建立了一个随机准同步判据。此外，通过选择适当的控制律，提出了控制同步误差界的充分条件。数值模拟结果验证了理论结果的有效性。
The stochastic quasi-synchronization issue for uncertain chaotic delayed neural networks (DNNs) is investigated. Stochastic perturbation and three uncertain elements, including the discontinuous activation functions, mismatched connection weight parameters and unknown connection weight parameters, are considered in the chaotic DNNs. According to the Ito formula and the inequality techniques, the parameters update laws and the control laws are given to realize the synchronization. And a stochastic quasi-synchronization criterion is established. Furthermore, sufficient conditions are proposed for the control of the synchronization error bound by choosing appropriate control laws. Some numerical simulations are presented to demonstrate the effectiveness of the theoretical results.
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影响因子：
1.9
作者：
Zhaoyan Wu;Xinchu Fu
通讯作者：
Zhaoyan Wu;Xinchu Fu
盘式发电机系统最终边界和同步控制的新估计
DOI：
10.1016/j.nahs.2012.12.002
发表时间：
2013-08
期刊：
Nonlinear Analysis: Hybrid Systems
影响因子：
--
作者：
Jigui Jian;Zhihua Zhao
通讯作者：
Zhihua Zhao
DOI：
10.1016/j.nahs.2010.10.013
发表时间：
2011-08
期刊：
Nonlinear Analysis: Hybrid Systems
影响因子：
--
作者：
Zhou, Jin;Wu, Quanjun;Xiang, Lan;Cai, Shuiming;Liu, Zengrong
通讯作者：
Liu, Zengrong
影响因子：
6
作者：
Yonghui Sun;Jinde Cao;Zidong Wang
通讯作者：
Yonghui Sun;Jinde Cao;Zidong Wang
影响因子：
7.8
作者：
Liu, Xiaoyang;Cao, Jinde
通讯作者：
Cao, Jinde