不确定时滞神经网络鲁棒采样同步控制研究.pdf

该文主要探讨的是不确定时滞神经网络的鲁棒采样同步控制问题，这是深度学习和机器学习领域的一个重要课题。时滞神经网络是神经网络的一种形式，其中信息处理存在延迟，这种延迟可能由网络的复杂性、计算时间或通信延迟等因素引起。不确定性则指的是神经网络模型中参数的不精确性或变化，而干扰则可能是来自环境或其他系统的随机影响。 文章首先指出了时滞在神经网络动力学行为中的重要性，特别是在研究带有时滞的系统时，其保守性更低。文中考虑了两种类型的时滞：离散时延（discrete-time delay）和分布式时延（distributed time delay）。这两种时滞都对系统的稳定性有显著影响。 文章的核心在于构建一个带有离散时延和分布式时延的新颖Lyapunov-Krasovskii泛函（LKF），这是一种用于分析系统稳定性的重要工具。通过使用新的积分不等式，作者推导出同步误差系统（Synchronization Error System, SES）的鲁棒稳定准则和镇定条件。这些准则和条件是通过解决一组线性矩阵不等式（Linear Matrix Inequalities, LMIs）来实现的，这种方法减少了保守性，即提高了理论结果的适用范围。 此外，文章还考虑了外部干扰和采样控制策略。外部干扰可能来自于系统运行环境，而采样控制是一种在有限时间间隔内获取系统状态信息并进行控制决策的方法，这对于实际应用中的实时控制尤其重要。通过设计合适的采样控制器，文章旨在确保即使在存在不确定性、干扰和时滞的情况下，神经网络系统也能实现鲁棒同步。 在理论分析的基础上，文章通过数值仿真验证了所提出方法的有效性。这通常包括模拟不同的系统条件，观察系统行为，并比较采用新方法前后的性能差异。 这篇论文对不确定时滞神经网络的鲁棒采样同步控制提供了理论框架和实用方法，对于理解如何在实际应用中稳定和控制这类复杂系统具有指导意义。这不仅有助于优化神经网络的设计，还可能推动未来在自动化、机器人、航空航天和生物系统等领域的技术进步。