半马尔可夫间断神经网络全局随机同步控制

发布时间：2024-02-03 21:26

　　间断神经网络因其激励函数的不连续性而具有更丰富的动力学行为,诸如全局有限时间稳定与同步等。本文将随机semi-Makovian过程引入到间断神经网络中,主要研究了具有semi-Makovian切换和间断激励函数的神经网络全局随机有限时间同步问题。主要内容包括:1.针对具有semi-Makovian切换的随机非线性系统,应用Lyapunov-Krasovskii泛函方法、随机分析理论以及不等式分析方法,建立了全局随机有限时间稳定性定理,导出了相应的全局随机驻留时间计算公式。进一步,通过设计具有间断与积分项的状态反馈控制器,在随机布朗噪音扰动下,得到了具有semi-Makovian切换的间断神经网络全局随机有限时间同步条件,给出了全局随机驻留时间上界表达式。2.通过构造适当的含有多重积分的Lyapunov-Krasovskii泛函,基于事件触发方案,在设计的非脆弱控制器下,运用微分包含理论、非光滑分析理论、广义自由权矩阵方法与Wirtinger多重积分不等式方法,研究了具有混合时变时滞与外部扰动的间断神经网络H∞反同步,建立了具有线性矩阵不等式形式的H∞反同步条件。3.设计由事件触发控制器...

【文章页数】：89 页

【学位级别】：硕士

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摘要
Abstract
第1章 绪论
    1.1 间断神经网络稳定与同步研究现状
    1.2 随机神经网络稳定与同步研究现状
    1.3 semi-Markovian随机切换系统研究背景及意义
    1.4 本文的主要内容及结构
第2章 具有semi-Markovian切换和噪音扰动的间断神经网络的全局随机有限时间同步
    2.1 引言
    2.2 预备知识
        2.2.1 semi-Markovian过程
        2.2.2 随机非线性系统有限时间稳定性
        2.2.3 相关引理
    2.3 模型描述
    2.4 主要结论
    2.5 数值算例
    2.6 本章小结
第3章 基于事件触发与非脆弱控制的间断神经网络全局反同步
    3.1 引言
    3.2 预备知识
    3.3 模型描述及控制器设计
    3.4 主要结论
    3.5 数值算例
    3.6 本章小结
第4章 基于混合控制的具有semi-Markovian切换的间断神经网络的全局随机有限时间同步
    4.1 引言
    4.2 预备知识
    4.3 模型描述
    4.4 主要结论
    4.5 数值算例
    4.6 本章小结
结论
参考文献
攻读硕士学位期间承担的科研任务与主要成果
致谢



本文编号：3894710