自适应混沌同步：参数未知CNN系统的新方法

"参数未知CNN系统的改进混沌同步方法 (2010年)，作者：任广辉、赵雅琴、王凤、于珏、林茂六，发表于《哈尔滨工程大学学报》，2010年12月，doi: 10.3969/j.issn.1006-7043.2010.12.018" 本文主要探讨了在系统参数未知的情况下，如何实现两个相同细胞神经网络混沌系统的同步。细胞神经网络（Cellular Neural Network, CNN）是一种具有实时性强和动力学特性复杂的计算模型。混沌同步是混沌理论中的一个重要领域，它涉及如何使两个动态行为相似但不完全相同的混沌系统达到一致状态。 研究者首先对三阶细胞神经网络的混沌特性进行了深入研究，这种网络能够产生复杂的动态行为。接着，他们提出了一个结合自适应控制策略、主动控制方法和单向反馈的新方法来解决混沌同步问题。自适应技术允许系统根据运行时的行为调整其参数，主动控制则通过引入适当的控制输入来改变系统的动态特性，而单向反馈则有助于在不同系统间传递信息。 关键在于，他们利用了李雅普诺夫稳定性理论来分析这个新方法的稳定性。李雅普诺夫稳定性理论是确定系统稳定性的数学工具，可以用来证明混沌系统同步的可能性。理论分析和计算机仿真实验结果表明，这种方法不仅能在系统参数未知和初始条件不同的情况下实现混沌同步，而且相比于传统的同步方法，同步时间显著减少，同步误差也大幅降低，从而提升了混沌同步的性能。 关键词包括：细胞神经网络、混沌同步、自适应、主动控制、李雅普诺夫。这篇文章属于工程技术领域的学术论文，发表在2010年的《哈尔滨工程大学学报》第31卷第12期，文章编号为1006-7043(2010)12-1668-06，文献标志码为A。这项工作对于理解和控制混沌系统，特别是在信息处理、密码学和通信等领域有着重要的理论和实践意义。