时滞耦合神经网络的分散式H_∞脉冲簇同步

摘要

为了研究具有传输时滞和外部干扰的时滞耦合神经网络的H_∞簇同步问题，提出分散式时滞脉冲簇同步策略。借助增维技术，将时滞脉冲建模为切换脉冲。在此基础上发展切换加权时变Lyapunov泛函方法，该方法能充分利用增维模型的混杂结构信息以及节点间的耦合关系。基于线性矩阵不等式，建立时滞耦合神经网络H_∞簇同步准则，该准则能刻画脉冲驻留时间和脉冲时滞对簇同步性能的影响。数值算例进一步验证结果的有效性。研究结果表明：提出的分散式时滞脉冲簇同步方案允许同时考虑神经元内部时滞、不同节点之间的耦合时滞、外部干扰以及节点采样信息的传输时滞，与已有的脉冲簇同步方案相比，更具普适性。基于系统增维建模技术和加权时变Lyapunov泛函技术，提出簇同步误差系统稳定性和H_∞簇同步性能分析的新方法，该方法能有效构建同步增益、脉冲驻留时间、脉冲时滞以及H_∞簇同步性能之间的内在联系。

关键词

H_∞簇同步 / 时滞耦合神经网络 / 分散脉冲控制 / 时滞脉冲 / 切换时变Lyapunov泛函