提高混沌同步效率：CNN驱动的改进算法与细胞神经网络

本文档标题为"基于CNN的改进混沌同步方法 (2009年)",发表于2009年1月，主要探讨的是在混沌系统中存在的同步时间长和混沌同步特性不理想的挑战。作者任广辉、赵雅琴、王凤和吴晨光来自哈尔滨工业大学电子与信息技术研究院，他们的研究专注于解决这些问题，通过结合单向耦合和主动控制策略来优化混沌系统的同步性能。 研究焦点是实时性强且动力学特征复杂的细胞神经网络，这是一种特殊的神经元网络模型，具有三阶混沌特性。混沌同步是一种技术，旨在使两个或多个混沌系统的行为保持一致，尽管它们的初始条件可能不同。传统的混沌同步算法在此前的应用中可能无法有效地减少同步时间或者提升同步精度。 该研究首先分析了细胞神经网络的混沌特性，并通过对比实验展示了使用传统混沌同步算法和改进后的同步方法对混沌系统进行仿真时的效果。结果明确显示，改进的混沌同步算法显著地降低了同步所需的时间，提高了混沌系统的同步稳定性，从而改善了混沌同步的整体性能。这对于理解和控制复杂系统，如在通信、信号处理、控制系统等领域具有重要意义，因为这些领域往往依赖于高效的混沌同步技术来实现精确的信号传输和数据处理。 关键词包括“信号与信息处理”、“细胞神经网络”、“混沌同步”以及“主动控制”，这些词汇强调了论文的核心技术和应用背景。此外，文章还被归类在O415.5类别下，文献标识码为A，表明其学术水平和质量。总体而言，这篇论文是一项重要的贡献，不仅提供了新的混沌同步策略，还为提高混沌系统在实际应用中的性能提供了实用的方法。