Extreme Learning Machine资源分享：马尔科夫跳跃遗传振荡器同步研究

" Extreme Learning Machine资源共享-Synchronization-of-Markovian-jump-genetic-oscillators-with-no_2013_Neurocomp.pdf" 这篇文档涉及的主题是关于极端学习机(Extreme Learning Machine, ELM)在同步马尔科夫跳跃遗传振荡器中的应用。马尔科夫跳跃系统是一种随机动态系统，其中系统的状态转移依赖于不可预知的随机过程，即马尔科夫链。在这种情况下，遗传振荡器是生物系统中模拟基因表达动态的一种数学模型，它们的同步问题对于理解生物网络的行为至关重要。 文章讨论了在部分未知的过渡概率条件下，具有非相同反馈延迟的马尔科夫跳跃遗传振荡器的指数同步问题。这意味着系统中各个振荡器的反馈延迟可能不一致，这为分析和控制带来了额外的复杂性。作者考虑了三种类型的反馈延迟情况：非相同延迟反馈、无自我延迟反馈以及相同延迟反馈。 基于Lyapunov函数方法和随机分析技术，文章建立了遗传振荡器同步问题的数学框架。Lyapunov函数是稳定性分析中的关键工具，常用于证明系统的稳定性或同步性。而随机分析技术则用于处理马尔科夫跳跃系统的不确定性。 文章的接收和发表时间表明，它是在2011年至2012年间经过修订和审稿后最终被接受的，并在2012年9月25日在线发布。关键词包括遗传振荡器、马尔科夫跳跃系统、部分未知的过渡概率、非相同的反馈延迟和指数同步，这些都是该研究领域的核心概念。 这个文档对那些希望深入研究ELM在复杂随机系统同步问题中应用的读者，特别是对生物网络动力学和控制系统理论感兴趣的科研人员和工程师来说，是非常有价值的资源。MATLAB标签可能意味着文中可能包含使用MATLAB进行仿真或数据分析的部分，这对于实际应用和理解这些理论概念非常有帮助。通过这个文档，读者可以了解到如何利用ELM来解决马尔科夫跳跃遗传振荡器的同步挑战，以及如何处理不确定性和延迟问题。