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        一類分數(shù)階復(fù)值神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的有限時間同步

        2024-01-15 09:35:20朱佳慶張國東
        關(guān)鍵詞:雜合驅(qū)動神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

        朱佳慶,姚 宇,張國東

        (中南民族大學(xué) 數(shù)學(xué)與統(tǒng)計學(xué)學(xué)院,湖北 武漢 430074)

        近20 年來,神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)逐漸成為熱門話題,被學(xué)者們廣泛研究,并運用于諸多不同的領(lǐng)域,例如:圖像處理、模式識別、自動控制和聯(lián)想記憶[1-4]等。

        神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的應(yīng)用依賴于它們的動力學(xué)行為,其中,“同步”作為一類十分重要的動力學(xué)行為,已被學(xué)者們深入研究。根據(jù)不同的同步時間,同步可以被分為無窮時間同步和有限時間同步。實際應(yīng)用中,系統(tǒng)總是被期望在一個有限的時間內(nèi)實現(xiàn)同步。因此,有限時間同步憑借良好的性能成為了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的重要研究課題[5-6]。

        分數(shù)階微分不僅有整數(shù)階的性質(zhì),還具有優(yōu)秀的建模能力和廣泛的適用性,可應(yīng)用于工程控制、生物數(shù)學(xué)和信號加工等[7-9]。分數(shù)階微分可以更精確地描述神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的動力學(xué)行為。目前人們研究得到很多分數(shù)階神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的優(yōu)秀成果,例如:分數(shù)階模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的有限時間鎮(zhèn)定[10]、分數(shù)階神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的全局同步[11]和帶憶阻的分數(shù)階神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的同步[12]等。

        1971 年Chua[13]首次提出憶阻,2008 年,惠普實驗室研究出實際的憶阻器[14]。近年來,憶阻研究成為熱門話題,其杰出的非線性特性令它成為模仿人腦突觸的最好選擇。因此,學(xué)者將憶阻融入神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中,得到了一類依賴狀態(tài)切換的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)[15]。

        由于缺少相關(guān)理論支持,復(fù)值神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的相關(guān)動力學(xué)問題很少被人們研究。其實,復(fù)值神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的計算能力和性能均優(yōu)于實值神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),在對稱性檢測[16]和二進制運算問題[17]等方面實值神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的表現(xiàn)均不如復(fù)值神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。近年來,通過將復(fù)值系統(tǒng)分離為實部和虛部系統(tǒng),復(fù)值系統(tǒng)的漸近同步[18]、指數(shù)同步[19]和有限時間同步[20]被深入研究。盡管分離法是可行的,但將復(fù)值系統(tǒng)分成兩個實值系統(tǒng)會大幅增加理論分析復(fù)雜性。由于模型的復(fù)雜度較高,分離法也很難被實際應(yīng)用。Feng 等[21]和Zheng等[22]通過引入一種復(fù)值符號函數(shù)解決了這個問題,即采用非分離的方法就可以研究復(fù)值系統(tǒng)動力學(xué)問題。

        被上述分析所激勵,本文的目標(biāo)是通過非分離的方法研究一類狀態(tài)依賴切換的分數(shù)階復(fù)值神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的有限時間同步。本文的主要創(chuàng)新點如下:

        1)研究的系統(tǒng)帶有分數(shù)階、復(fù)值、狀態(tài)依賴切換項,涵蓋僅研究整數(shù)階神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)[5-6]、分數(shù)階實值神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)[8,10-11,15,23]、非依狀態(tài)切換的復(fù)值神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)[21-22],所得結(jié)果更具一般性;

        2)不同于以往研究[18-20],本文采用非分離的方法直接研究此類復(fù)值神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的有限時間同步,所得結(jié)果更符合復(fù)值系統(tǒng)的實際意義。

        3)構(gòu)建了復(fù)值雜合控制器,完全消除了文獻[8]中的條件限制fl(±Tl)=0,l=1,2,…,n。

        1 預(yù)備工作

        本節(jié)將引入一些有限時間同步和分數(shù)階微積分的一些基礎(chǔ)知識。另外,本節(jié)還闡述了一些文章需要的引理和定義。

        定義1f(t)的分數(shù)階積分定義為

        可以由引理1 證明而來,證明過程略。

        引理3[22]對任意g(t)∈C,以下式子成立:

        2 模型描述

        本節(jié)給出一類分數(shù)階復(fù)值憶阻神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

        其中:0 <α <1;l=1,2,…,n;ξl(t)∈C 代表第l 個神經(jīng)元在時間t 的狀態(tài);al(ξl(t))代表神經(jīng)元的自抑制率;blj(ξl(t))表示神經(jīng)元連接憶阻權(quán)值。fj:C→C 代表第j 個神經(jīng)元在時間t 的激活函數(shù);Il∈C 表示外部輸入。al(ξl(t))和blj(ξl(t))滿足

        為了研究系統(tǒng)的同步行為,相應(yīng)的響應(yīng)系統(tǒng)定義為

        其中:zl(t)=ηl(t)-ξl(t);dl∈C 是線性反饋增益,ω >0,并且滿足Re(dl)>0;λ 是冪律反饋增益并且滿足λ >0。ρl(t)設(shè)計如下:

        從而,我們可以得到誤差系統(tǒng)為

        在文獻[15]的基礎(chǔ)上,上述誤差系統(tǒng)可以轉(zhuǎn)化為

        3 主要結(jié)果

        本節(jié)設(shè)計一些控制方法實現(xiàn)依狀態(tài)切換的分數(shù)階復(fù)值神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的有限時間同步。

        定理1基于假設(shè)1 和雜合復(fù)值控制器(3),在φl≥0 和0 <β <α 條件下,依狀態(tài)切換的分數(shù)階復(fù)值憶阻神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)能實現(xiàn)有限時間同步。其停滯時間為

        證明:構(gòu)造一個Lyapunov 函數(shù)

        基于引理2,有

        由假設(shè)1、引理5 和引理6,可以得到

        基于引理3 和引理4,可得到

        將式(8)和式(9)帶入式(7)中,可以得到

        因為φl≥0,可以得到對于t≥0,有

        因為0 <β <α,根據(jù)式(11)和引理7,對于t≥T,V1(t)=0,其中

        因此驅(qū)動系統(tǒng)和響應(yīng)系統(tǒng)在有限時間內(nèi)達到同步,定理1 得證。

        下面,本文基于復(fù)值的1-范數(shù)給出定理2。

        定理2設(shè)計一個新的雜合控制器(12)如下:

        參數(shù)條件與控制器(3)一樣。

        若滿足γl≥0 和0 <ω <α,驅(qū)動系統(tǒng)和響應(yīng)系統(tǒng)在有限時間內(nèi)可以達到同步,則停滯時間為

        4 數(shù)值仿真

        本節(jié)給出一個具體例子來驗證理論結(jié)果的有效性。

        例1 考慮一個二維的分數(shù)階復(fù)值憶阻神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

        另外,fj(ξj(t))(j=1,2)滿足假設(shè)1,其Lipschitz 常數(shù)F21=F22=1,該驅(qū)動系統(tǒng)的圖分為實部和虛部,初值分別為ξ1(0)=0.6-1.5i,ξ2(0)=-0.9+1.25i。

        相應(yīng)的響應(yīng)系統(tǒng)為

        其中:系統(tǒng)(14)的初值為η1(0)=-1.25+0.45i;η2(0)=1.05 -0.7i,無控制器時的誤差系統(tǒng)狀態(tài)隨時間響應(yīng)如圖1 所示。

        圖1 無控制器時的誤差系統(tǒng)狀態(tài)隨時間響應(yīng)圖Fig.1 Time behaviors of state variables for error systems without controller

        取ω=0.1,θ=6,d1=1+i,d2=0.96+0.75i,λ=1,計算可得β=0.85,則0 <β <α,φ1=1.5,φ2=1.38,加控制器后的誤差系統(tǒng)狀態(tài)隨時間響應(yīng)如圖2 所示。由定理1 可以得到驅(qū)動系統(tǒng)(13)和響應(yīng)系統(tǒng)(14)在有限時間內(nèi)達到同步,停息時間T=5.456 s,驅(qū)動-響應(yīng)系統(tǒng)的第一個狀態(tài)和第二個狀態(tài)達到同步時的響應(yīng)圖分別如圖3 和4 所示。

        圖2 有控制器(3)時的誤差系統(tǒng)狀態(tài)隨時間響應(yīng)圖Fig.2 Time behaviors of the state variables for error systems with control(3)

        圖3 有控制器(3)時的驅(qū)動-響應(yīng)系統(tǒng)第一個狀態(tài)同步Fig.3 The first state variable of the drive-response systems get synchronization with control(3)

        圖4 有控制器(3)時的驅(qū)動-響應(yīng)系統(tǒng)第二個狀態(tài)同步Fig.4 The second state variable of the drive-response systems get synchronization with control(3)

        5 結(jié)論

        本文研究了一類依狀態(tài)切換的分數(shù)階復(fù)值神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),通過構(gòu)建復(fù)值雜合控制器和非分離的方法,得到了此類復(fù)值神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的有限時間同步準則和停制時間的估值。本文所得結(jié)果豐富和發(fā)展了現(xiàn)有的分數(shù)階復(fù)值神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的同步控制結(jié)果。最后,本文通過數(shù)值仿真模擬,驗證了所得理論結(jié)果的有效性。

        在今后的研究工作中,我們將繼續(xù)考慮帶時滯的此類系統(tǒng),并通過設(shè)計相關(guān)的雜合控制器來實現(xiàn)其固定時間和預(yù)設(shè)時間同步控制。

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