Finite-time parameter identification and adaptive synchronization between two chaotic neural networks
Finite-time parameter identification and adaptive synchronization between two chaotic neural networks
复制标题
两个混沌神经网络之间的有限时间参数识别和自适应同步
DOI：
10.1016/j.jfranklin.2013.04.005
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发表时间：
2013-08
期刊：
影响因子：
--
通讯作者：
Bing Long
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Jun Mei;Minghui Jiang;Bin Wang;Bing Long
这项工作提出了一种有限时间同步方法，用于识别两个具有时间延迟的耦合神经网络的所有未知参数。基于有限时间稳定性理论，设计了一种具有更新律的有效反馈控制，以实现两个混沌神经网络之间的有限时间同步。由于有限时间拓扑辨识意味着辨识时间不是最优的，因此本文的结果很重要。最后，给出了一个说明性例子来说明主要结果的有效性。
This work presents an approach for finite-time synchronization to identify all the unknown parameters for two coupled neural networks with time delay. Based on the finite-time stability theory, an effective feedback control with an updated law is designed to finite-time synchronization between two chaotic neural networks. Since finite-time topology identification means the suboptimum in the identification time, the results of this paper are important. Finally, an illustrative example is given to show the effectiveness of the main results.
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DOI：
10.1016/j.sysconle.2007.12.002
发表时间：
2008-07
期刊：
Syst. Control. Lett.
影响因子：
--
作者：
Emmanuel Moulay;M. Dambrine;Nima Yeganefar;W. Perruquetti
通讯作者：
Emmanuel Moulay;M. Dambrine;Nima Yeganefar;W. Perruquetti
影响因子：
2.6
作者：
Wanli Guo;Shihua Chen;Wen Sun
通讯作者：
Wanli Guo;Shihua Chen;Wen Sun
通过分析瞬态过程来识别同步网络的拓扑
影响因子：
5.6
作者：
Sun, Fei;Peng, Haipeng;Xiao, Jinghua;Yang, Yixian
通讯作者：
Yang, Yixian
影响因子：
2.9
作者：
Luo Runzi;Yinglan Wang
通讯作者：
Luo Runzi;Yinglan Wang
影响因子：
7.8
作者：
Jin Zhou;Tianping Chen;L. Xiang
通讯作者：
Jin Zhou;Tianping Chen;L. Xiang