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        針對具有比例時滯和異質切換的不確定復值模糊憶阻神經網絡全局指數同步的自適應事件觸發間歇控制及其在圖像解密中的應用
        
		
        
		
        《Neurocomputing》：Synchronization of uncertain complex-valued fuzzy memristive neural networks with proportional delays and heterogeneous switching via adaptive event-triggered intermittent control and application to image decryption
        
        
        
            
            【字體：
            大 
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            】
            
            時間：2026年03月02日
            來源：Neurocomputing 6.5
        
        
        
        
        
        
        	
        
            	
        編輯推薦：
        
                
        
                　　本文研究了一種復雜控制場景下神經網絡的同步問題。針對帶有不確定參數、比例時延及驅動/響應系統存在不同切換條件（即異質性）的復雜值模糊憶阻神經網絡(CVFMNNs)，研究者設計了一種創新的自適應事件觸發間歇控制(AEIC)策略。該工作首次將區間矩陣法擴展至復域用于此類系統，并構建了新的非周期微分不等式。通過嚴格的李雅普諾夫(Lyapunov)泛函分析和全局指數同步(GES)條件推導，成功實現了系統同步，并嚴格排除了Zeno行為。數值模擬和圖像加密應用驗證了該方法的有效性與實用潛力，為復雜神經網絡的實際控制提供了更為通用的理論框架。
                
        
				
        
					
        
				
        
            
        
            
			
        
        
        
        
        　　
        重點亮點
        

        • •
          不同于以往針對恒定或有界時延模糊神經網絡(FNNs)的事件觸發控制，本研究為具有比例時滯的模糊憶阻神經網絡(FMNNs)設計了事件觸發間歇控制器，并首次給出了排除Zeno行為的嚴格證明。
          

        • •
          通過放寬先前研究中關于復雜激活函數的假設，本文建立了更具普遍性的結論。一個關鍵貢獻是引入了一種新穎的非周期微分不等式，這對于解決異質憶阻切換下的間歇控制同步問題至關重要。
          

        • •
          不同于以往基于驅動-響應系統并假設憶阻器切換條件相同的方法，本研究所考慮的模型包含了異構的切換條件，使其更貼合實際應用場景。
          

        主要結果
        

        為了在實現系統全局指數同步的同時進一步降低能耗，我們設計了一種融合了指數函數和間歇機制的控制器，其工作原理示意圖如圖2所示。
        

        定理 1
        

        在給定的假設條件下，如果滿足特定的不等式條件，則系統可以通過控制器實現全局指數同步。
        

        結論
        

        這項工作通過設計自適應事件觸發間歇控制器，研究了一類具有比例時滯的不確定復值模糊憶阻神經網絡的全局指數同步問題。不匹配的憶阻切換條件也被納入考量。數值仿真驗證了結論的正確性。所提出的方法被應用于圖像加密，通過信息熵、直方圖和自相關性峰值等指標驗證了密鑰的安全性。本研究的一個局限性在于，所設計的控制器...
        
        
        
		
        
        
        	
          
        		
        	
        
        
        

		
        
		
        

        
        
        	
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