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事件触发下马尔可夫跳跃神经网络的随机同步
文献摘要：
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.
文献关键词：
神经网络;随机同步;事件触发控制;马尔可夫跳跃参数
中图分类号：
作者姓名：
陆丹旎;童东兵;陈巧玉;周武能
作者机构：
上海工程技术大学电子电气工程学院,上海201620;东华大学信息科学与技术学院,上海200051
文献出处：
引用格式：
[1]陆丹旎;童东兵;陈巧玉;周武能-.事件触发下马尔可夫跳跃神经网络的随机同步)[J].控制理论与应用,2022(02):255-262
A类：
随机同步,采样数据控制,马尔可夫跳跃参数
B类：
发下,下马,了事,事件触发机制,随机噪声,数据传输,输量,网络资源,事件触发控制,触发条件,得主,主从系统,Lyapunov,Dynkin,不等式,稳定性条件,少数据,例子
AB值：
0.221193
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