基于神经网络理论上含马尔可夫跳变的混沌同步研究.pdf

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1、基于神经网络理论上含马尔可夫跳变的混沌同步研究SomeResearchonChaoticSynchronizationAnalysisofNeuralNetworkswithMarkovianjumping吕茜茜大连交通大学DALIANJIAOTONGTNIVERSITV大连交通大学学位论文独创性声明本人声明所呈交的学位论文是本人在导师指导下进行的研究工作及取得的研究成果。尽我所知，除了文中特别加以标注和致谢及参考文献的地方外，论文中不包含他人或集体已经发表或撰写过的研究成果，也不包含为获得大连交通大学或其他教育机构的学位或证书而使用过的材料。与我一同工作的同志

2、对本研究所做的任何贡献均已在论文中作了明确的说明并表示谢意。本人完全意识到本声明的法律效力，申请学位论文与资料若有不实之处，由本人承担一切相关责任。学位论文作者签名：%%%大连交通大学学位论文版权使用授权书本学位论文作者完全了解大连交通大学有关保护知识产权及保留、使用学位论文的规定，即：研究生在校攻读学位期间论文工作的知识产权单位属大连交通大学，本人保证毕业离校后，发表或使用论文工作成果时署名单位仍然为大连交通大学。学校有权保留并向国家有关部门或机构送交论文的复印件及其电子文档，允许论文被查阅和借阅。本人授权大连交通大学可以将本学位论文的全部或部分内容编入学校有

3、关数据库和收录到《中国博士学位论文全文数据库》、《中国优秀硕士学位论文全文数据库》进行信息服务，也可以采用影印、缩印或扫描等复制手段保存或汇编本学位论文。(保密的学位论文在解密后应遵守此规定）学位论文作者签名：导师签名：曰期：年月曰曰期：年月曰分类号：学校代号：10150UDC：密级：学号：20122311硕士学位论文基于神经网络理论上含马尔可夫跳变的混沌同步研究SomeResearchonChaoticSynchronizationAnalysisofNeuralNetworkswithMarkovianjumping学生姓名：吕茜茜导师及职称：郑成德教授学科

4、门类：理学专业名称：数学研究方向：神经网络稳定性申请学位级别：硕士论文答辩日期：2015年6月日学位授予单位：大连交通大学摘要摘要这篇论文中，基于神经网络理论，证明了一类带马尔可夫跳变的时滞依赖自适应同步问题和一类脉冲扰动下含马尔可夫跳变的中立型混沌同步问题。我们通过构造新的Lyapunov-Krasovskii泛函、利用驱动-响应系统和反馈控制技术，来得到同步误差动力系统的全局渐近稳定性。第一章是绪论，主要阐述了混沌神经网络的提出以及混沌控制和同步的意义，介绍近几年研究人员在混沌同步问题和混沌神经网络上取得的研究成果，简述了在动力学系统中应用到的稳定性理论，同

5、时介绍了本文的主要工作。第二章中，我们根据Lyapunov–Krasovskii稳定性理论并运用了随机分析原理、广义的LaSalle不变性原理，随机马尔可夫延迟微分方程，证明了相应的误差动力系统在均方意义下的全局渐近稳定性。第三章中，我们提出一种新的Lyapunov-Krasovskii函数，利用驱动-响应概念和时滞反馈控制技术，Jensen不等式，自由权矩阵方法，一种新的充分条件，证明了一类在脉冲扰动下含有马尔可夫跳变参数的中立型混沌神经网络的同步问题，并且我们运用了计算机仿真实例验证本章所提出的理论是有效的。关键词：Lyapunov-Krasovskii泛函

6、；随机同步；马尔可夫跳变；混沌神经网络I大连交通大学理学硕士学位论文AbstractThisarticlefocusesontheSynchronizationofaclassofdiscrete-timeneuralnetworkswithMarkovianJumpandaclassofstochasticsynchronizationofneutral-typechaoticMarkovianneuralnetworkswithimpulsiveeffectsBasedontheLyapunov-Krasovskiifunctional，drive-resp

7、onseconceptandtime-delayfeedbackcontroltechniques,obtainedtheconditionsforthestochasticsynchronization.Chapter1isanintroduction,mainlyontheproposedchaoticneuralnetworkandthemeaningofcontrolandsynchronization,thestochasticsynchronizationoftwoidenticalMarkovianjumpingchaoticdelayedneur

8、alnetworks,t