【摘 要】
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为了实现相继滞后同步,以往的工作表明,传统的网络模型需要通过添加控制器转化为集中式的网络模型.众所周知,分布式网络相比集中式网络模型有更高的效率.为了提高相继滞后同步的效率,首先考虑了一种新的动态网络模型,不含任何控制输入的动态网络模型.本文针对新的网络模型进行分析得到了如下成果:1.利用线性近似方法,将相继滞后同步误差系统线性化,得到误差系统的变分方程,采用局部稳定性分析方法,获得了局部稳定性条
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为了实现相继滞后同步,以往的工作表明,传统的网络模型需要通过添加控制器转化为集中式的网络模型.众所周知,分布式网络相比集中式网络模型有更高的效率.为了提高相继滞后同步的效率,首先考虑了一种新的动态网络模型,不含任何控制输入的动态网络模型.本文针对新的网络模型进行分析得到了如下成果:1.利用线性近似方法,将相继滞后同步误差系统线性化,得到误差系统的变分方程,采用局部稳定性分析方法,获得了局部稳定性条件.重新定义讨论了相继滞后同步的同步态.通过李雅普诺夫函数方法,讨论了相继滞后同步的全局渐近稳定性和全局指数稳定性.网络结构含有一颗生成树是实现相继滞后同步的一个必要条件.设计了更易于实现相继滞后同步的网络结构.利用蔡氏电路作为网络点个节点的局部动力学,通过数值模拟验证了稳定性结果.2.研究其依赖时滞的相继滞后同步的充分条件,采用李雅普诺夫函数法和Barbalat引理对网络模型进行分析,得到了依赖时滞的网络同步充分条件.依赖时滞的同步充分条件更据有实际意义.依赖时滞的同步条件更为严谨,时滞在一个确定的界限内就可以实现相继滞后同步。最后,选取3D神经网络作为网络的局部动力学,利用MATLAB验证了理论结果.
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