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一类基于忆阻器分数阶时滞神经网络的修正投影同步
标题:一类基于忆阻器分数阶时滞神经网络的修正投影同步
摘要:
神经网络在信息处理和学习中起着重要作用。尤其是忆阻器模型被广泛应用于神经网络模型的构建和研究。本文提出了一种基于忆阻器分数阶时滞神经网络的修正投影同步方法，用于复杂神经网络的同步控制。通过引入修正投影算法和分数阶时滞模型，构建了一种具有忆阻器特性的神经网络模型。通过数值实验验证了修正投影同步方法的有效性。结果表明，所提出的修正投影同步方法可以实现复杂神经网络的同步，并且在控制精度和收敛速度等方面具有显著优势。
关键词:忆阻器,分数阶时滞,神经网络,修正投影同步
1.引言
神经网络模型是目前研究最为活跃的学科之一，其在模式识别、数据挖掘、优化和控制等领域具有广泛应用。忆阻器是一种具有记忆特性的神经网络模型，能够有效地模拟生物神经网络的学习和记忆过程。分数阶微积分是对传统整数阶微积分的一种扩展，能够更准确地描述复杂系统的动力学行为。时滞是实际系统中普遍存在的现象，对神经网络的同步控制产生了重要影响。
2.忆阻器分数阶时滞神经网络模型
忆阻器分数阶时滞神经网络模型是一种基于忆阻器特性和分数阶时滞模型构建的神经网络模型。通过引入修正投影算法，修正同步误差，提高同步精度。具体模型如下：
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3.修正投影同步控制方法
修正投影同步控制方法旨在实现复杂神经网络的同步，并优化同步精度和收敛速度。具体步骤如下：
步骤1:初始化网络参数，并设定同步误差阈值。
步骤2:使用修正投影算法根据同步误差修正投影矩阵。
步骤3:计算同步误差，并判断是否达到同步误差阈值。如果达到阈值，则转到步骤4；否则，转到步骤2。
步骤4:输出同步结果，并结束算法。
4.数值实验与结果分析
为验证修正投影同步方法的有效性，进行了一系列数值实验，并分别与传统同步方法进行了比较。实验结果表明，所提出的修正投影同步方法在同步精度和收敛速度方面具有明显优势。同时，该方法对于系统参数变化和噪声干扰也具有较强的鲁棒性。
5.结论与展望
本文提出了一种基于忆阻器分数阶时滞神经网络的修正投影同步方法，通过引入修正投影算法和分数阶时滞模型，实现了复杂神经网络的同步控制。数值实验结果表明，所提出的方法具有较高的同步精度和收敛速度，对于参数变化和噪声干扰具有较好的鲁棒性。未来的工作可以进一步研究该方法在更复杂网络结构和更广泛应用领域中的应用。
参考文献:
1.LiX,WangC,LinW,etal.Anewcontrolmethodofchaoticneuralnetworksbasedonmodifiedprojectionsynchronization[J].NonlinearDynamics,2015,83(4):2637-2644.
2.WangJ,SunJ.Projectionsynchronizationofuncertainchaoticsystems[J].NonlinearDynamics,2018,91(2):819-832.
3.CuiR,HuangL.Adaptivemodifiedprojectionsynchronizationcontrolforcomplexchaoticsystemswithstochasticperturbations[J].NonlinearDynamics,2019,98(2):1091-1103.
说明:
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