基于Lasalle不变性原理的神经元网络自适应时延同步与保密通信应用

本文主要探讨了神经元网络在自适应时延同步和保密通信领域的最新研究成果。作者高萌，来自哈尔滨工程大学信息与通信工程学院，针对神经系统的普遍存在的时延问题，提出了一个新颖的自适应时延同步方法。这种方法突破了传统同步策略，不仅依赖于初始位置，还考虑了系统的时间延迟和反馈控制系数，这体现了对动态环境适应性的增强。 Lasalle不变性原理是理论基础，它被用来分析和设计控制系统，确保系统的稳定性不受外部扰动影响，这对于处理具有时延的复杂系统至关重要。作者利用Hindmarsh-Rose (H-R) 神经元网络模型进行数值仿真，验证了这一方法的有效性和实用性。H-R神经元模型是一种广泛应用于神经科学研究的非线性动力学模型，其行为可以模拟生物神经元的活动，因此在这里起到了关键的验证工具。 在保密通信方面，时延同步作为关键技术，被广泛应用在确保信息传输安全的系统中。文章提及了过去的研究，如基于混沌系统的遮掩方法、观测器理论的应用以及针对时变参数的混沌同步保密通信等，这些都在某种程度上推动了保密通信技术的发展。作者的创新在于将自适应时延同步理念引入保密通信，旨在设计出更具鲁棒性和适应性的保密通信方案，以应对不断变化的网络环境。 通过将自适应时延同步方法与H-R神经元网络相结合，本文不仅提供了理论上的洞察，还展示了如何将其转化为实际应用。这不仅有助于深化我们对神经网络动态行为的理解，也展示了其在现代信息技术中的潜在价值，特别是在保密通信系统的设计和优化中。未来可能的研究方向包括进一步提高同步精度，优化算法效率，以及探索如何将这一方法扩展到更复杂的网络结构和更广泛的通信场景。