延迟脉冲控制下带混合延迟的忆阻器神经网络随机同步

"探究了带有时间变量离散和连续延迟的耦合忆阻器神经网络的pth瞬时指数随机同步问题，通过延迟脉冲控制方法。" 这篇研究论文深入研究了忆阻器神经网络的随机同步现象，特别是关注了具有混合延迟的耦合忆阻器神经网络的pth瞬时指数随机同步。忆阻器是一种非线性电子元件，其电阻取决于通过它的电荷历史，这使得忆阻器在神经网络模型中表现出独特的动态行为。这些网络常被用来模拟大脑的学习和记忆过程。 论文指出，延迟和随机扰动是实际神经网络系统中常见的现象，它们可能对系统的稳定性和同步性能产生显著影响。时间变异性延迟可能源于信息传输或处理的不同时延，而随机扰动则可能来源于环境噪声或其他不可预测的外部因素。因此，理解和控制这些因素对于构建稳健和高效的神经网络模型至关重要。 文章的核心内容是提出了一种延迟脉冲控制策略，该策略旨在通过适时的脉冲干预来调整网络节点之间的动态交互，以实现网络的随机同步。脉冲控制理论在工程和生物学系统中广泛应用，因为它可以在不连续的时间点对系统进行有效干预，从而改善系统性能。 作者们考虑了Filippov解的概念，这是处理有滑动模式的微分方程的一种方法，因为忆阻器神经网络的动态可能会在不同动力学区域之间滑动。他们分析了系统模型的稳定性，并利用Lyapunov函数方法证明了在给定条件下，网络可以达到pth瞬时指数随机同步。 此外，论文还提供了数值示例和仿真结果，以验证所提出的理论分析。这些结果表明，即使在存在各种不确定性的情况下，延迟脉冲控制也能有效地促进网络的同步，并提高了系统的鲁棒性。 关键词包括：忆阻器神经网络、延迟脉冲控制、Filippov解、随机扰动以及指数同步。这些关键词反映了研究的主要关注点和方法论，强调了在复杂和随机环境中如何通过控制策略实现网络的稳定同步。该研究对理解复杂神经网络的动态行为以及设计适应性强的神经网络模型具有重要意义。