事件触发下马尔可夫跳跃神经网络的随机同步

摘要：

本文研究了事件触发机制下带有随机噪声的马尔可夫跳跃神经网络的随机同步问题.为了更有效地降低数据传输量和节约网络资源,本文采用了一种事件触发控制.当传输误差和状态误差满足触发条件时,数据才能够被传输,使得主从系统可以在有限的资源和带宽下实现同步.通过构建新的Lyapunov泛函,以及使用广义Dynkin公式和不等式分析方法,得到误差系统的稳定性条件,并能够进一步保证主系统和从系统的随机同步.最后利用MATLAB进行仿真实验,结果表明与采样数据控制相比,事件触发控制能够有效减少数据传输次数,同时该数值例子验证了所得结果的可行性以及有效性.

关键词：神经网络、随机同步、事件触发控制、马尔可夫跳跃参数

所属期刊栏目：39

资助基金：国家自然科学基金;上海市自然科学基金;中国博士后科学基金资助项目

在线出版日期：2022-04-20（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共8页

页码：255-262