延迟不确定偶联记忆神经网络的投影同步及其应用
Zhen Han1, Naipeng Chen2, Xiaofeng Wei3
1School of Cybersecurity, Northwestern Polytechnical University, Xi'an 710072, China.
Entropy (Basel, Switzerland)
|August 26, 2023
概括
研究人员在合记忆神经网络 (MNN) 中探索了投影同步,克服了参数不匹配和时间变化的延迟. 这项工作通过新的信号加密/解密方法实现了安全的通信.
科学领域:
- 神经科学是一个神经科学.
- 非线性动力学是一种非线性动力学.
- 控制理论 控制理论
背景情况:
- 结合的记忆神经网络 (MNN) 表现出复杂的非线性行为.
- 由于参数不匹配和不同的投射因素,实现完整的信号传输是具有挑战性的.
研究的目的:
- 分析结合的MNN中的非线性效应.
- 尽管存在延迟和不确定性,但在MNN中实现多链路的投影同步.
- 为了安全通信,应用同步错误.
主要方法:
- 使用非线性控制方法.
- 采用了扩展比较原则.
- 为不匹配的参数开发了一种新的方法.
- 应用的利亚普诺夫-克拉索夫斯基功能框架 (LKF).
主要成果:
- 确立了足够的标准,用于在联的多国联网中预测收.
- 在各种条件下证明了拟议方法的有效性.
- 成功地应用了对信号加密/解密的同步错误概念.
结论:
- 拟议的非线性控制方法有效地实现了对联MNN的投影同步,具有时间变化的延迟和不确定性.
- 这项研究为使用MNN中的同步错误进行安全通信提供了新的视角.
- 数字模拟验证了理论发现和方法的适应性.


