时变时滞混沌神经网络采样同步新方法：基于LMIs的优化控制器设计

本文主要探讨了时变时滞混沌神经网络的采样同步问题，这是一个在神经网络控制领域的重要研究课题。时变时滞是指在网络的运行过程中，延迟时间可能会随时间变化，这对系统的稳定性和同步性能提出了挑战。研究者利用Lyapunov稳定性理论，这是一种分析非线性系统稳定性的核心工具，构建了一种新的Lyapunov泛函，这种泛函能够在处理时变时滞的情况下提供有效的稳定性评估。 Lyapunov泛函是基于Lyapunov函数的一种扩展，它能够捕捉系统动态中的潜在稳定性信息。通过输入延迟方法，研究人员设计了一套更精确且保守性较小的同步准则，即线性矩阵不等式（LMIs）。线性矩阵不等式是一种数学工具，常用于求解优化问题和控制系统的稳定性分析，因为它能够将复杂的问题转化为易于处理的矩阵形式。 通过MATLAB软件，研究人员有效地求解了这些线性矩阵不等式，从而得到了一个合理的采样控制器。这个控制器的关键在于能够在采样间隔较大的情况下保持混沌神经网络的同步性能，这对于实际应用中的实时性和效率具有重要意义。数值仿真实验结果验证了这种方法的有效性和优越性，它不仅能够在保证系统稳定性的前提下，还能够在一定程度上提高系统的灵活性和响应速度。 本文的研究不仅深化了我们对时变时滞混沌神经网络采样同步的理解，也为实际的神经网络控制系统设计提供了重要的理论支持和实用策略。它对神经网络的采样频率优化、控制算法设计以及混沌系统在复杂环境下的同步控制等领域都有着广泛的应用前景。同时，本文的工作也为其他时变参数系统的研究者提供了参考模板和方法论指导。