时变时滞神经网络稳定性及同步控制研究.pdf

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1、012345678945449750 458!"#$0%&0%'()%*0+,-./01230+,0%'(12/0456789:;7658<=761博士学位论文时变时滞神经网络稳定性及同步控制研究专业名称：控制科学与工程研究生姓名：熊晶晶导师姓名：李世华教授章国宝教授本论文获国家自然科学基金项目（61473079）资助。RESEARCHONSTABILITYANDSYNCHRONIZATIONCONTROLFORNEURALNETWORKSWITHTIME-VARYINGDELAYSADissertationSubmittedtoSo

2、utheastUniversityFortheAcademicDegreeofDoctorofEngineeringBYJingjingXiongSupervisedby:Prof.ShihuaLiProf.GuobaoZhangSchoolofAutomationSoutheastUniversityMay20,2018东南大学学位论文独创性声明本人声明所呈交的学位论文是我个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的地方外，论文中不包含其他人已经发表或撰写过的研究成果，也不包含为获得东南大学或其它教育机构的学位或证书而使用过的材料。与我一同

3、工作的同志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了谢意。研究生签名：日期：东南大学学位论文使用授权声明东南大学、中国科学技术信息研究所、国家图书馆、《中国学术期刊（光盘版）》电子杂志社有限公司、万方数据电子出版社、北京万方数据股份有限公司有权保留本人所送交学位论文的复印件和电子文档，可以采用影印、缩印或其他复制手段保存论文。本人电子文档的内容和纸质论文的内容相一致。除在保密期内的保密论文外，允许论文被查阅和借阅，可以公布（包括以电子信息形式刊登）论文的全部内容或中、英文摘要等部分内容。论文的公布（包括以电子信息形式刊登）授权东南大学研究生院办理。研究生签名：导师签名：

4、日期：摘要时滞神经网络是时滞系统的重要组成部分，其具有非常丰富的动力学行为。近年来，神经网络在信号与图像处理、联想记忆、模式识别、组合优化、自动控制和其它领域的广泛应用，引起了人们对神经网络动力学行为的大量关注，但时滞的存在对神经网络的动力学行为的影响不容忽视，其可能导致振荡行为、失稳现象甚至混沌现象。因此时滞神经网络的稳定性分析和同步控制已成为两大热门的研究课题，一系列具有较低保守性的时滞相关稳定性判据和同步控制方法得到发展，但仍有进一步研究和改进的空间，例如，稳定性判据中，矩阵的维数高和计算负担重；同步控制方法中，求解的控制器增益可能过大而无法物理实现。本论文针对时变时滞神经网络

5、的稳定性判据和同步控制展开研究，在改进现有稳定性判据的同时也对同步控制方法进行了发展。本论文的主要研究成果如下：（1）带有零下限时变时滞的神经网络稳定性判据针对时变时滞神经网络的稳定分析问题，指出现有利用时滞神经元状态导数信息作为状态向量集研究存在的弊端，即时滞区间会发生转移和稳定性判据中矩阵的维数与计算负担会增加，提出一种基于改进的增广型Lyapunov-Krasovskii泛函（LKF）的时滞相关稳定分析方法。在LKF的导数估计中，时滞神经元状态导数信息不会出现，以致建立的时滞相关稳定性判据具有较低的保守性和计算负担。（2）带有非零下限时变时滞的神经网络稳定性判据针对具有时变时滞

6、的一般神经网络的稳定分析问题，充分考虑时变时滞下限为非零和时滞导数下限可测情况，利用时变时滞下限信息和神经元激活函数信息构造新的增广型LKF，提出一种基于新的增广型LKF的时滞相关稳定分析方法。基于互凸组合不等式和神经元激活函数的扇区约束条件，利用该方法建立的时滞相关稳定性判据具有更低的保守性和相对较低的计算负担。（3）基于一种滑模控制方法的时变时滞神经网络的有限时间同步针对时变时滞神经网络的有限时间同步问题，基于驱动－响应概念和滑模控制理论，将同步误差直接定义为滑模流型，提出一种滑模控制方法。该方法相比现有线性状态或时滞状态反馈控制方法，具有以下几点优势：无需求解反馈控制增益；时滞

7、神经网络的有限时间同步得到保证，而且同步时间短。（4）基于一种积分滑模控制方法的时变时滞神经网络的有限时间同步针对时变时滞神经网络的有限时间同步问题，指出现有利用积分滑模控制方法研究存在的问题，提出一种积分滑模控制方法。该方法相比现有积分滑模控制方法，具有以下几点优势：积分滑模流型结构更简单；无需求解状态反馈控制增益矩阵；时滞神经网络的有限时间同步得到保证。（5）基于一种自适应滑模控制方法的时变时滞神经网络的自适应同步I针对时变时滞神经网络的自适应同步问题