Quantized Synchronization of Chaotic Neural Networks With Scheduled Output Feedback Control

Ying Wan; Jinde Cao; Guanghui Wen

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Quantized Synchronization of Chaotic Neural Networks With Scheduled Output Feedback Control

机译：具有计划输出反馈控制的混沌神经网络的量化同步

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In this paper, the synchronization problem of master–slave chaotic neural networks with remote sensors, quantization process, and communication time delays is investigated. The information communication channel between the master chaotic neural network and slave chaotic neural network consists of several remote sensors, with each sensor able to access only partial knowledge of output information of the master neural network. At each sampling instants, each sensor updates its own measurement and only one sensor is scheduled to transmit its latest information to the controller’s side in order to update the control inputs for the slave neural network. Thus, such communication process and control strategy are much more energy-saving comparing with the traditional point-to-point scheme. Sufficient conditions for output feedback control gain matrix, allowable length of sampling intervals, and upper bound of network-induced delays are derived to ensure the quantized synchronization of master–slave chaotic neural networks. Lastly, Chua’s circuit system and 4-D Hopfield neural network are simulated to validate the effectiveness of the main results.

机译：在本文中，研究了带有遥感器的主-从混沌神经网络的同步问题，量化过程和通信时延。主混沌神经网络和从混沌神经网络之间的信息通信通道由几个远程传感器组成，每个传感器只能访问部分主神经网络的输出信息。在每个采样时刻，每个传感器都会更新自己的测量值，并且仅安排一个传感器将其最新信息传输到控制器一侧，以便更新从属神经网络的控制输入。因此，与传统的点对点方案相比，这种通信过程和控制策略更加节能。得出了输出反馈控制增益矩阵，采样间隔的允许长度以及网络引起的延迟的上限的充分条件，以确保主从混沌神经网络的量化同步。最后，对蔡氏的电路系统和4-D Hopfield神经网络进行了仿真，以验证主要结果的有效性。

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来源
《Neural Networks and Learning Systems, IEEE Transactions on》 |2017年第11期|2638-2647|共10页
作者
Ying Wan; Jinde Cao; Guanghui Wen;
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作者单位

Department of Mathematics, Research Center for Complex Systems and Network Sciences, Southeast University, Nanjing, China;

Department of Mathematics, Research Center for Complex Systems and Network Sciences, Southeast University, Nanjing, China;

Department of Mathematics, Research Center for Complex Systems and Network Sciences, Southeast University, Nanjing, China;

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原文格式 PDF
正文语种 eng
中图分类
关键词
Synchronization; Biological neural networks; Chaotic communication; Linear matrix inequalities; Output feedback; Delays;

机译：同步;生物神经网络;混沌通信;线性矩阵不等式;输出反馈;延迟;

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