一类典型的无时滞神经网络通过优化控制实现有限时间混合外同步

张 宇

(重庆师范大学 数学科学学院，重庆 401331)



一类典型的无时滞神经网络通过优化控制实现有限时间混合外同步

张 宇

(重庆师范大学 数学科学学院，重庆 401331)

考虑到控制成本是控制领域中一个非常重要的因素，研究了一个典型的无时滞神经网络通过优化控制达到有限时间混合外同步问题. 首先就建立这个问题的优化控制问题，对控制进行优化，是系统达到最低控制成本的有限时间同步，应用控制参数化方法解决优化控制问题. 一个数值例子有效的验证所提出方法.

无时滞神经网络；有限时间混合外同步；优化控制；控制参数化方法

Pecora和Carroll首次提出驱动-响应同步方法[1]，神经网络系统受到了广泛的关注且成功应用到保密通信[2]、模式识别[3]等.迄今为止，混沌神经网络同步的研究方法包括指数同步[4]、渐进同步[5]，也就是说达到平衡点的时间是无限的.在实际的应用中，总是希望快速的达到收敛或是在有限的时间范围内收敛，因此提出了有限时间同步[6].然而很少考虑达到同步时间所需的控制成本.

在网络中的同步，被称为内同步[7]，最近已深入和广泛的研究.同时，一些研究也致力于两个耦合的复杂网络之间的同步，称为外同步.率先研究两个单向耦合的复杂网络之间的外同步[8]，并推导出它们具有相同的拓扑结构.由此，同步的焦点聚焦在两个复杂网络之间不相同的拓扑逻辑结构[9]和两种完全不同的复杂网络[10].近年来，两个复杂……