分数阶忆阻器神经网络时滞同步的自适应控制

"分数阶基于忆阻器的神经网络的时滞自适应同步" 是一篇研究文章，探讨了如何在存在时滞的情况下实现基于分数阶忆阻器的神经网络的自适应同步。该研究结合了自适应控制策略、线性延迟反馈控制方法以及分数阶不等式理论，以确保驱动器-响应系统的同步稳定。 文章的核心在于解决具有时滞的分数阶忆阻器神经网络的同步问题。忆阻器，一种非线性的电路元件，其电阻值依赖于过去的历史电压或电流，这使得基于忆阻器的神经网络具有更复杂的动态行为和潜在的计算能力。分数阶系统则考虑了系统动力学的非整数阶阶数，能够更精确地描述实际物理系统的特性。 在该研究中，作者首先建立了分数阶忆阻器神经网络的数学模型，考虑了网络节点间的时滞效应。然后，通过设计自适应控制器，动态调整控制参数以适应网络的未知参数和时滞的影响。同时，利用线性延迟反馈控制技术来补偿由于时滞导致的不稳定因素。通过分析系统动态，他们推导出一组充分条件，当这些条件满足时，驱动器网络的状态可以与响应网络的状态实现同步。 为了证明所提出方法的有效性，文章提供了两个数值模拟样本。这些样本展示了在不同初始条件和时滞参数下，所设计的自适应同步策略如何成功地引导系统达到同步状态。这些实例进一步验证了所提出的控制策略在实际应用中的潜力和可行性。 该研究为分数阶忆阻器神经网络的同步问题提供了一个新的解决方案，特别是在有时间延迟的情况下。这个工作对于理解基于忆阻器的神经网络的复杂动态行为，以及开发新的智能计算和控制策略具有重要的理论和实践意义。此外，它还为未来在信号处理、模式识别、优化算法等领域中应用分数阶忆阻器神经网络铺平了道路。