蒲 浩, 王來全, 劉衍民, 劉向虎
(1.遵義師范學(xué)院 數(shù)學(xué)學(xué)院, 貴州 遵義 563006; 2.昌吉職業(yè)技術(shù)學(xué)院 基礎(chǔ)部, 新疆 昌吉 831100)
BAM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在1987年被Koskos提出[1], 在不同領(lǐng)域有著重要的應(yīng)用, 如模式識別、圖像處理、 優(yōu)化問題等. 為此, 研究者對BAM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行了廣泛深入的研究[2-4].
與一階神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)相比較而言, 高階神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在網(wǎng)絡(luò)的收斂速度、 儲存水平、 逼近能力等方面有一定的優(yōu)勢. 然而, 研究者主要考慮了一階BAM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)解的穩(wěn)定性問題及驅(qū)動系統(tǒng)和響應(yīng)系統(tǒng)的同步問題[5-6], 如文獻(xiàn)[6]中作者研究了脈沖對具有變時滯模糊BAM細(xì)胞神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的全局指數(shù)同步的影響, 而沒有對高階BAM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的同步問題進(jìn)行研究.
文獻(xiàn)中提到神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的指數(shù)同步指在無限長時間內(nèi)實現(xiàn)同步, 而出于效益的考慮, 要求神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在較短時間內(nèi)實現(xiàn)同步.為此神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在有限時間內(nèi)能否實現(xiàn)同步的問題被廣泛研究[7-8], 如文獻(xiàn)[8]中作者通過自適應(yīng)反饋控制的方法研究了一類具有混沌和超混沌系統(tǒng)在有限時間內(nèi)的同步.
本文將對具有變時滯的高階BAM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在有限時間內(nèi)的同步問題進(jìn)行研究.
考慮如式(1)的具有變時滯的高階BAM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)
(1)
式中: 1≤i,j≤n;xi(t),yi(t)表示在t時刻第i層和第j層神經(jīng)元之間的狀態(tài)變量;fj(·),gj(·) 表示激活函數(shù);aij,pij,bijl,qijl表示連接權(quán)重; 0≤τij(t)≤τ, 0≤σij(t)≤σ表示t刻信號在神經(jīng)元之間的轉(zhuǎn)換時滯.
對應(yīng)于系統(tǒng) (1)的初值條件為
式中:φ(s)=(φ1(s),φ2(s), …,φn(s))T,φ(s)=(φ1(s),φ2(s), …,φn(s))T∈C=([t0-τ,t0],Rn), 指的是把[t0-τ,t0] 映射到Rn上的所有連續(xù)函數(shù)組成的一個具有p-范數(shù)的Banach空間(p≥2是一個正整數(shù)), 其中r-范數(shù)在本文中定義形式為
(3)
對于系統(tǒng)(1), 我們假設(shè)
對所有的u,v∈R,u≠v和1≤i,j≤n都成立.
對所有的x,y∈R,x≠y和1≤i,j≤n都成立.
令
把系統(tǒng) (1) 作為主驅(qū)動系統(tǒng), 則從系統(tǒng)為
(5)
式中:Ti(t),Zj(t)(1≤i,j≤n)表示外部控制輸入.
從系統(tǒng)(5)的初值條件是
為了書寫方便, 記
由系統(tǒng)(1)和系統(tǒng)(5), 我們可以得到誤差系統(tǒng), 即
(7)
式中:Ti(t)和Zj(t)是控制輸入項, 為
Ti(t)=
Zj(t)=
定義1 對于主驅(qū)動系統(tǒng)(1)和響應(yīng)系統(tǒng)(5), 設(shè)存在一個常數(shù)T>0, 使得
同時, 當(dāng)t>T時, ‖u(t)-x(t)‖=0和‖v(t)-y(t)‖=0, 則稱主驅(qū)動系統(tǒng)(1)和響應(yīng)系統(tǒng)(5)在有限時間(t0,T]內(nèi)同步.
引理1[9]對任意的非負(fù)實數(shù)a和b,不等式pap-1b≤(p-1)ap+bp,p≥2成立.
引理3[11]對任意的非負(fù)實數(shù)a和b, 且0 引理4[12]存在一個連續(xù)且正定的函數(shù)V(t), 常數(shù)λ>0, 0<θ<1, 若微分不等式 成立, 則對任意給定的t0, 不等式 V1-θ(t)≤V1-θ(t0)-λ(1-θ)(t-t0),t0≤t≤T 證明構(gòu)造 Lyapunov 函數(shù) (8) 結(jié)合式(7), H1)和H2)及引理1, 對V(t)關(guān)于t計算 Dini 右上導(dǎo)數(shù), 可以得到 (10) 根據(jù)引理2可知 (11) 根據(jù)引理3和式(11)可知 由式(12)可知 根據(jù)引理4可知 注1 在較早的文獻(xiàn)中[9], 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的指數(shù)要在無限時間內(nèi)才能實現(xiàn)同步. 出于效益的考慮, 工程領(lǐng)域需要神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在較短的時間內(nèi)實現(xiàn)同步. 本文通過有限時間穩(wěn)定性理論, 研究了具有變時滯高階BAM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在有限時間內(nèi)的同步, 更加實用有效. 范數(shù)p=2, 且主驅(qū)動系統(tǒng)(1)和響應(yīng)系統(tǒng)(5)中沒有高階項是本文的特殊情況. 主驅(qū)動系統(tǒng)為 (13) 對所有的u,v∈R,u≠v和1≤i,j≤n都成立. 響應(yīng)系統(tǒng)為 (14) 式中:mi(t),nj(t)為外部輸入控制, 即 mi(t)= nj(t)= 記 注2 高階BAM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在有限時間內(nèi)實現(xiàn)同步的過程中, 由于系統(tǒng)自身和外界因素對高階BAM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在有限時間內(nèi)實現(xiàn)同步有影響, 如脈沖、 反應(yīng)擴(kuò)散、 隨機(jī)擾動、 時滯等, 故對帶有脈沖、 反應(yīng)擴(kuò)散、 隨機(jī)擾動和時滯的高階BAM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在有限時間內(nèi)的同步問題需要進(jìn)行進(jìn)一步研究. 在驅(qū)動系統(tǒng)(1)和響應(yīng)系統(tǒng)(5)中, 取 b111=2.3,b121=-0.25,b211=-1.48,b221=1.2,c112=-2.48,c122=-0.45,c212=0.22,c222=-2.q111=2.1,q121=-0.29,q211=-2.48,q221=1.2,q112=-2.45,q122=-4.6,q212=0.25,c222=-3. 由上述數(shù)據(jù)計算可得 |b122|=32.03, |b222|=26.01, |q122|=91.11, |q222|=50.02, 經(jīng)過計算得ω1=4.2,ω2=3,k1=5,k2=6.1, 可知a=3. [1] Kosko B. Bidirectional associative memories[J]. IEEE Trans, Man Cybern, 1988, 18: 49-60. [2] Bao Hongmei. Existence and exponential stability of periodic solution for BAM fuzzy cohen-grossberg neural networks with mixed delays[J]. Neural Processing Letters, 2016, 43(3): 871-885. [3] Sun Gai. Exponential stability of impulsive discrete-time stochastic BAM neural networks with time-varying delay[J]. Neurocomputing, 2014, 131(7): 323-330. [4] Mathiyalagan K, Ju H P. Synchronization for delayed memristive BAM neural networks using impulsive control with random nonlinearities[J]. Applied Mathematics Computation, 2015, 259(C): 967-979. [5] Liu Bingwen. Global exponential stability for BAM neural networks with time-varying delays in the leakage terms[J]. Nonlinear Analysis: Real World Applications, 2013(14): 559-566. [6] Li Kelin. Impulsive effect on global exponential stability of BAM fuzzy cellular neural networks with time-varying delays[J]. International Journal of Systems Science, 2010, 42(2): 131-142. [7] Yang Xinsong. Finite-time synchronization of coupled discontinuous neural networks with mixed delays and nonidentical perturbations[J]. Journal of the Franklin Institute, 2015, 352: 4382-4406. [8] Vincent U E, Guo R. Finite-time synchronization for a class of chaotic and hyperchaotic systems via adaptive feedback controller[J]. Physics Letters A, 2011(375): 2322-2326. [9] Yu Juan, Hu Cheng, Jiang Haijun. Exponential lag synchronization for neural networks with mixed delays via periodically intermittent control[J]. Chaos, 2010, 20(2): 023108-8. [10] Jiang Nan, Liu Xiaoyang. Finite-time stochastic synchronization of genetic regulatory networks[J].Neurocomputing, 2015, 167(C): 314-321. [11] Aghababa M P. Finite-time synchronization of two different chaotic systems with unknown parameters via sliding mode technique[J]. Applied Mathematical Modelling, 2011, 35: 3080-3091. [12] Wang Hua, Han Zhengzhi. Finite-time Chaos synchronization of unified Chaotic system with uncertain parameters[J]. Communications in Nonlinear Science and Numerical Simulation, 2009, 14(5): 2239-2247.3 主要結(jié)果
4 推 論
5 數(shù)值例子