12、含参数失配与变时滞的耦合神经网络的准同步及复杂网络的簇同步研究

含参数失配与变时滞的耦合神经网络的准同步及复杂网络的簇同步研究

含参数失配与变时滞的耦合神经网络的准同步

在研究耦合神经网络时，参数失配和时变延迟是常见的问题。对于这类问题，采用脉冲钉扎控制方法来实现全局指数准同步。

当满足一定条件时，受控耦合误差神经网络的轨迹会全局指数收敛到零。具体分为两种情况：
- 情况一 ：当脉冲效应满足一定条件时，受控耦合误差神经网络（6.5）在$H_i(y_0(t)) = 0$（$i = 1, 2, \cdots, N$）的情况下，全局指数收敛到零，收敛速度为$\frac{\lambda}{2}$，其中$\lambda > 0$是参数方程$\lambda + (\frac{\ln \rho}{T_a} - \alpha) + \rho^{-N_0}\beta e^{\lambda h} = 0$的唯一解。这意味着在设计的脉冲钉扎控制器（6.4）作用下，相同耦合的神经网络（6.29）和目标神经网络（6.2）最终实现了完全的全局指数同步。
- 情况二 ：对于脉冲效应$\mu \leq -2$或$\mu > 0$，若条件（6.30）满足，则受控耦合误差神经网络（6.5）在$H_i(y_0(t)) = 0$（$i = 1, 2, \cdots, N$）时，全局指数收敛到零，收敛速度为$\frac{\lambda’}{2}$，其中$\lambda’ > 0$是参数方程$\lambda’ + (\frac{\ln \rho}{T_a} - \alpha) + \rho^{N_0}\beta e^{\lambda’ h} = 0$的唯一解。同样，在设计的脉冲钉扎控制器（6.