驱动-响应忆阻竞争神经网络在多重执行器故障下的容错同步研究

本文针对驱动-响应忆阻竞争神经网络（MCNNs）在多重执行器故障下的同步问题展开研究，创新性地同时考虑了偏差故障和效能故障两种失效模式。通过设计双层容错控制器和构造Lyapunov函数，分别实现了全局指数同步、有限时间同步、固定时间同步和预设时间同步，并确定了各同步方式的收敛时间上界。数值仿真验证了所提控制策略在保证系统鲁棒性方面的有效性，为复杂神经网络系统的故障容错控制提供了新思路。

　　

模型描述与预备知识

忆阻竞争神经网络（MCNNs）模型定义如下：

[数学模型公式]

其中代表神经元当前活动水平；表示突触适应性，反映外部刺激强度；表示神经元自抑制率；为激活函数；表示外部刺激强度，代表短期记忆（STM）时间尺度；和为可调节缩放常数。系统初始条件为：和；作用为...

MCNNs的容错同步

本章节通过容错控制方案研究MCNNs的全局指数同步、有限时间同步、固定时间同步和预设时间同步问题。以下定理为驱动-响应系统（2）、（3）的同步提供了理论支撑：

定理1

在满足假设1和假设2的条件下，系统（7）的双层容错控制器设计为：

[控制器数学表达式]

若存在参数使得

[数学条件表达式]

则系统可实现同步。

数值算例

考虑如下驱动与响应MCNNs：

[驱动系统公式]

和

[响应系统公式]

其中。执行器故障参数取值为。忆阻突触连接权重设计如下：

[权重取值公式]

取值与相同。易得

[推导结论]

显然满足假设2（其中）。容错控制器（8）参数设置为，选择参数后，矩阵和可...

结论

本文重点研究了驱动-响应MCNNs在多重执行器故障下的四类容错同步问题，所涉及的故障同时包含偏差故障和效能故障。通过采用合适的李雅普诺夫函数和不等式技术，设计了双层容错控制器。通过调节控制器参数，实现了全局指数同步、有限时间同步...