量子细胞神经网络超混沌系统追踪控制与同步策略

本文主要探讨了量子细胞神经网络在超混沌系统中的追踪控制与同步问题。量子细胞神经网络是一种模仿生物神经元网络行为的数学模型，它结合了量子力学的原理与细胞神经网络的特性，展现出独特的复杂动力学行为。研究聚焦于三个细胞之间的耦合，这种系统通常表现出高度的动态性和非线性特性，是混沌理论和复杂系统研究的重要对象。 本文的核心贡献在于设计了一种非线性控制器，该控制器的目的是使受控的量子细胞神经网络系统能够精确地追踪任何预设的参考信号。这种追踪控制技术对于许多实际应用至关重要，比如在信号处理、控制系统优化和同步通信等领域，能够确保系统的响应精度和稳定性。 作者运用Lyapunov稳定性理论进行理论分析，通过构建Lyapunov函数，证明了该系统能够以指数速度收敛到给定的参考信号，这确保了控制的有效性和系统稳定性。这一结果表明，通过这种非线性控制器，即使面对复杂的超混沌动力学，也能实现有效的追踪控制。 此外，文章还展示了量子细胞神经网络的自同步能力，即系统能够与其自身的状态保持一致，这是复杂系统自我组织和协调的关键特性。更进一步，该研究还探讨了如何实现与Rossler混沌系统的异结构混沌同步，这是一种不同类型的混沌系统之间的同步现象，这对于理解和控制多个混沌系统的相互作用具有重要意义。 通过数值仿真，作者验证了所提控制方法的有效性，通过可视化和定量分析，展示了理论预测与实际结果的良好一致性。这不仅巩固了理论分析的可信度，也为实际应用提供了有力的技术支持。 这篇文章在量子细胞神经网络的理论研究和实际应用上都做出了重要贡献，特别是在超混沌系统追踪控制和同步领域的探索，为未来的混沌系统控制技术提供了新的思路和方法。