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一类时滞神经网络系统的混沌行为与控制同步的任务书
一类时滞神经网络系统的混沌行为与控制同步
引言：
神经网络的广泛应用已经促进了其不断地研究发展。随着神经网络的应用越来越广泛，控制神经网络系统的稳定性和性能变得越来越重要。时滞神经网络系统作为一种特殊的神经网络系统，因其时滞因素具有不同的特性，使得时滞神经网络系统较难选择适当的同步控制方法，并且时滞因素的引入使得系统的稳定性更加难以解决。控制同步理论是神经网络系统的同步研究一种重要方法，同步控制给系统稳定性和性能提出了更高的要求。
本文旨在研究时滞神经网络系统的混沌行为以及如何控制同步。
一、时滞神经网络系统的混沌特性
时滞神经网络是一种优秀的非线性神经网络模型，其具有强的非线性、自适应性、噪声抗性以及延迟特性等。然而，时滞因素的引入使得时滞神经网络具有更为复杂的动力学行为，在文献中已经证明了时滞神经网络系统会出现复杂的混沌行为。
（1）时滞神经网络系统的混沌性质
根据文献[1]，时滞神经网络系统在某些条件下会出现混沌现象。具体而言，当时滞神经网络存在非线性动力学，并且当时滞因素比较大同时神经网络之间存在一些复杂的耦合性的时候，时滞神经网络就容易出现混沌现象。因此，时滞因素的存在使得时滞神经网络系统的动力学行为更加复杂。
（2）时滞神经网络系统的混沌控制
由于时滞神经网络系统的动力学行为较为复杂，因此如何控制同步成为时滞神经网络研究的热点问题之一。文献[2]中提出了一种基于反馈线性化的控制同步方法。利用反馈线性化的方法，将时滞神经网络系统转化为一组线性的动力学系统。然后通过选择适当的反馈控制器来实现时滞神经网络的同步。
二、控制同步
控制同步技术是神经网络研究中比较重要的研究方向之一。它可以实现多个神经网络之间的同步运动，从而使神经网络的系统性能得到显著的提高。
在时滞神经网络系统中，由于非线性因素和时滞因素的影响，同步控制问题变得更加困难和复杂。因此，许多学者提出了许多针对时滞神经网络系统的同步控制方法。
（1）递归控制同步法
递归控制同步法（RecursiveControlSynchronization,RCS）方法[3]提出了一个逐步递归的控制方法来实现时滞神经网络系统的控制同步，并结合了梯度学习算法以提高控制策略的收敛性和鲁棒性。
（2）自适应反馈控制同步法
自适应反馈控制同步法（AdaptiveFeedbackControlSynchronization,AFCS）[4]是通过动态的反馈控制器来实现神经网络系统的同步。同时，自适应反馈控制同步法可以适应系统时滞、非线性的特性，并且可以消除通信时滞的影响。
（3）非线性同步控制方法
非线性控制方法[5]是通过建立非线性控制器来实现神经网络系统的同步，并且将神经网络的运动同步到某个目标模式上。非线性同步控制方法可以有效地克服时滞、噪声等因素的影响，提高系统的稳定性和性能。
三、结论
本论文对时滞神经网络系统的混沌性质及控制同步进行了探讨。时滞因素的引入使得时滞神经网络系统的动力学行为更加复杂。而控制同步技术是实现神经网络系统同步的重要方法之一，结合自适应反馈控制同步法、递归控制同步法和非线性同步控制方法等技术可以实现神经网络之间的同步控制。未来，我们可以通过对时滞神经网络系统更深入的研究来寻找更加有效的神经网络同步控制技术，从而不断提高神经网络控制的稳定性和性能。
参考文献：
[1]王煜,李雪岩,李东阳,等.时滞神经网络系统的稳定性分析及其应用[J].计算机科学,2015,42(09):302-307.
[2]吴浩洋,张聪,张未来.改进的基于反馈线性化的控制同步方法[J].控制理论与应用,2011,28(10):1296-1301.
[3]曹玉明,张华田,李炳久,等.时滞神经网络系统的递归控制同步[J].自动化学报,2009,35(11):1420-1425.
[4]彭琨,董铭涛.基于自适应反馈控制同步的时滞神经网络研究[J].控制工程,2013,20(04):492-495.
[5]赖云征,王兴广.一类非线性时滞神经网络的同步控制[J].计算机工程,2007,33(19):120-122.