结合神经网络的有限时间同步,具有时间延迟跳跃合

科学领域:

• 控制理论 控制理论
• 人工智能的人工智能
• 网络科学 网络科学

背景情况:

• 结合的神经网络 (CNN) 对于复杂的计算至关重要,但面临着挑战.
• 现实世界的网络表现出动态行为,如切换拓和数据包丢失.
• 现有的同步方法与不准确的模型和不确定的网络参数作斗争.

研究的目的:

• 调查结合神经网络 (CNN) 的有限时间同步 (FTS) 问题.
• 开发一个强大的同步策略,考虑马科夫交换拓,时间延迟跳跃合,不精确的延迟模型,不确定的参数和随机的数据包丢失.
• 在这些复杂和不确定的条件下,得出一个足够的条件来确保FTS.

主要方法:

• 使用一种模式依赖的延迟,具有预先已知的条件概率,以解决不精确的延迟模型.
• 采用隐藏的马尔科夫模型与不确定的参数来管理模式不匹配和设计一个异步控制器.
• 模拟使用一组伯努利过程的随机数据包丢失.
• 基于马科夫交换拓,模式依赖延迟,不确定的概率和数据包丢失的理论框架的开发.

主要成果:

• 为了保证所考虑的CNN的有限时间同步 (FTS),引出了一个新的,充足的条件.
• 提出的方法有效地处理多种不确定性,包括切换拓,时间变化的延迟,参数不确定性和数据包损失.
• 一个数值示例验证了衍生同步标准和拟议技术的有效性.

结论:

• 开发的理论框架为在复杂,不确定的网络环境中实现有限时间同步提供了可靠的方法.
• 这些发现有助于分布式系统,特别是神经网络的稳健控制和同步.
• 拟议的技术在具有动态和不可靠的网络条件的场景中证明了其实际适用性.