【摘 要】
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随着现代工业与控制技术的快速发展,复杂网络的研究已经广泛应用到众多科学领域,如生物科学、人工智能和社会科学等,越来越多的学者持续关注复杂网络.量化控制可以有效降低信号传输频率,提高网络资源有效利用率,从而满足现代网络控制的要求.但引入量化器进行量化控制的同时也要考虑如何克服信号量化带来的量化误差.采用量化器去控制网络同步或稳定的策略尚未得到充分关注,相关工作有待进一步研究.本文在已有成果的基础上,
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随着现代工业与控制技术的快速发展,复杂网络的研究已经广泛应用到众多科学领域,如生物科学、人工智能和社会科学等,越来越多的学者持续关注复杂网络.量化控制可以有效降低信号传输频率,提高网络资源有效利用率,从而满足现代网络控制的要求.但引入量化器进行量化控制的同时也要考虑如何克服信号量化带来的量化误差.采用量化器去控制网络同步或稳定的策略尚未得到充分关注,相关工作有待进一步研究.本文在已有成果的基础上,引入对数量化器和时变量化器研究了几类复杂网络的同步和稳定性问题,主要内容包含三个方面:(1)基于量化控制和网络拆分的思想,讨论了间歇耦合多重边融合复杂动态网络的量化同步问题,运用Lyapunov稳定性方法和比较定理,建立了网络达到同步的准则.我们首次引入量化控制的思想,探索了间歇耦合多重边融合复杂网络相关的同步基理,是对已有工作的进一步推进.(2)研究了状态切换的Hopefield型神经网络的量化同步,采用量化自适应饱和控制器并分别考虑离散时滞和分布时滞的影响,利用微分包含定理和区间矩阵的方法,给出了两种时滞下Hopefield型神经网络达到同步的统一准则.我们引入基于量化水平的控制策略较大地提高控制效率,并且降低了控制成本.(3)研究了具有脉冲状态依赖的神经网络同步问题,通过时变量化控制策略,利用ISS-Lyapunov函数得到拟不变集和吸引集的性质,并给出输入状态稳定和全局渐进稳定的充分条件.引入量化控制的思想为研究脉冲状态依赖神经网络提供新的思路,相关的控制策略是一个重要的研究工具.
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