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一类混沌神经网络的全局同步

王占山 张化光 王智良

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一类混沌神经网络的全局同步

王占山, 张化光, 王智良

Global synchronization of a class of chaotic neural networks

Wang Zhan-Shan, Zhang Hua-Guang, Wang Zhi-Liang
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  • 研究了一类时滞混沌神经网络的全局同步问题.应用驱动-响应同步方法和线性矩阵不等式技术,给出了时滞混沌神经网络全局同步的充分条件和同步控制器设计方法,而且所得到的控制器易于实现.仿真示例验证了本文方法的有效性.
    This paper deals with the global asymptotic synchronization problem for a class of chaotic neural networks with delay. Using the drive-response conception and linear matrix inequality technique, two sufficient conditions are derived to guarantee the global synchronization of two chaotic neural networks with identical structure and different initial conditions, which also present a procedure to construct a synchronization controller. The controller gain can be achieved by solving a linear matrix inequality, and therefore, it is easily implemented in practice. Two illustrative examples are used to demonstrate the effectiveness of the proposed method.
    • 基金项目: 国家自然科学基金(批准号:60534010,60572070,60521003)和教育部长江学者及创新团队计划资助的课题.
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出版历程
  • 收稿日期:  2005-07-04
  • 修回日期:  2005-11-01
  • 刊出日期:  2006-03-05

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