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Anti-synchronization of Chaotic Neural Networks with Time Delay

机译：时滞混沌神经网络的反同步

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In the paper, the anti-synchronization problem of the general delayed chaotic neural networks is investigated. For the master and slave systems, we obtain a control law to achieve the state anti-synchronization of two identical chaotic neural networks. By using the Halanay inequality lemma and Lyapunov stability method, we derive a delay independent sufficient exponential anti-synchronization condition relative to the parameters of the systems and controller gain matrix. The condition is easily verified in practice. Finally, the theoretical results are applied to two delayed chaotic neural networks, and numerical simulations are given to demonstrate the performance of the proposed scheme throughout some examples.
机译：本文研究了一般时滞混沌神经网络的反同步问题。对于主从系统，我们获得了一个控制律，以实现两个相同的混沌神经网络的状态反同步。通过使用Halanay不等式引理和Lyapunov稳定性方法，我们推导了与系统参数和控制器增益矩阵有关的独立于延迟的充分指数反同步条件。实际情况很容易验证。最后，将理论结果应用于两个时滞混沌神经网络，并通过数值模拟证明了所提方案的性能。

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