【摘 要】
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将忆阻器作为细胞间的突触连接引入细胞神经网络(Cellular Neural Network,CNN)模型,构建了一个四维分数阶忆阻细胞神经网络(Memristor Cellular Neural Network,分数阶M-CNN
【机 构】
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三峡大学电气与新能源学院,湖北宜昌443002
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将忆阻器作为细胞间的突触连接引入细胞神经网络(Cellular Neural Network,CNN)模型,构建了一个四维分数阶忆阻细胞神经网络(Memristor Cellular Neural Network,分数阶M-CNN)模型.通过数值仿真分析了该模型随忆阻器参数和系统阶次变化时的动力学特性,如混沌吸引子,分岔图和李雅普诺夫指数谱.结果 显示随着系统参数的改变,该系统出现了周期极限环,单涡旋混沌吸引子和双涡旋混沌吸引子现象.接下来,讨论了该系统的混沌同步问题,基于李雅普诺夫第二方法设计了滑模控制器和自适应更新律,实现了2个同结构分数阶M-CNN模型、分数阶M-CNN系统模型和异结构的分数阶Chen系统的混沌同步.MATLAB数值仿真验证了设计方法的可行性和有效性.
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