混沌神经网络的控制与同步：非线性科学在安全技术中的应用

"本篇硕士论文主要探讨了安全技术在网络信息领域的应用，聚焦于混沌神经网络的控制与同步问题。混沌理论作为非线性科学的重要分支，其复杂的动力学特性使得混沌神经网络的研究具有挑战性和实际价值。论文针对以下几个关键知识点进行了深入研究： 1. 混沌神经网络追踪控制：作者设计了一种基于参考信号的追踪控制器，能够使误差信号的指数收敛至零，证明了这种方法在混沌神经网络中的有效性。该控制器不仅能使网络快速追踪任意给定信号，还能实现混沌自同步和混沌异结构同步，提升网络的灵活性和适应性。 2. Chen系统同步控制：采用数学和微分手段，设计了一种新的比例降阶观测器来解决Chen系统的同步问题。通过Lyapunov稳定性理论，证明了控制器可以实现系统的渐近稳定，并能准确估计系统状态。数值模拟结果进一步证实了这一方法的有效性。 3. 广义同步：研究了不同维度神经网络的广义同步问题，提出了基于Lyapunov稳定性定理的同步方案，适用于不同神经网络间的同步协调，经数值模拟验证了其可行性。 4. 参数不确定延迟神经网络的自适应投影同步：对于参数不确定的延迟神经网络，论文开发了一种新颖的自适应投影同步方法，利用Lyapunov函数设计控制器，既实现了参数识别又实现了同步。这种方法具有简单、高效的特点，对处理更复杂系统间的反同步问题具有潜力。 关键词：混沌同步、Lyapunov稳定性理论、神经网络、投影同步、广义同步。这些研究成果为提高网络安全性、优化信息传输和处理提供了理论支持，对网络安全技术的发展具有重要贡献。"