几类模糊细胞神经网络同步与2N维概周期问题的讨论的开题报告.docx

几类模糊细胞神经网络同步与2N维概周期问题的讨论的开题报告 题目：几类模糊细胞神经网络同步与2N维概周期问题的讨论 摘要：本文主要研究几类模糊细胞神经网络同步与2N维概周期问题，探讨同步的稳定性条件和周期解的存在性条件，并给出一些数值仿真验证结果。首先介绍模糊细胞神经网络模型和同步问题的定义和基本概念，然后引入概周期现象及其数学描述，讨论其在模糊细胞神经网络中的应用。接着，对几类常见的模糊细胞神经网络同步模式进行分析，给出同步的稳定性条件和周期解的存在性条件，包括全局指数同步、局部指数同步和混沌同步等。最后，通过数值仿真验证了所得结论的有效性。 关键词：模糊细胞神经网络；同步；概周期；数值仿真 一、研究背景和意义 随着信息时代的到来，人们希望通过构建智能系统来更好地处理和分析海量数据，模糊细胞神经网络作为一种有效的智能计算模型，在实际应用中具有广泛的发展前景。同步问题作为一种基本问题之一，一直是研究的热点之一，在现实生活中有着广泛的应用，如通信、控制等领域。同时，随着人们对非线性动力学理论的深入研究，概周期现象也逐渐引起人们的关注，研究其在模糊细胞神经网络中的应用不仅有助于深入理解细胞神经网络系统的复杂动态行为，也为实际应用提供了新的思路和方法。 二、研究内容和方法 本文主要研究几类模糊细胞神经网络同步与2N维概周期问题，包括全局指数同步、局部指数同步和混沌同步等几种情况。首先，介绍模糊细胞神经网络模型和同步问题的定义和基本概念。其次，引入概周期现象及其数学描述，讨论其在模糊细胞神经网络中的应用。接着，给出几类常见的模糊细胞神经网络同步模式的定义和数学描述，并对同步的稳定性条件和周期解的存在性条件进行分析。最后，通过数值仿真验证所得结论的有效性。 三、预期成果 本文预期得到以下成果： 1. 对几类模糊细胞神经网络同步与2N维概周期问题进行研究，探讨其同步的稳定性条件和周期解的存在性条件。 2. 对所得结论进行数值仿真验证，检验其有效性和可行性。 3. 引入概周期现象，并探索其在模糊细胞神经网络中的应用，深入理解细胞神经网络系统的复杂动态行为。 四、研究计划 时间安排： 第一周：阅读相关文献，研究模糊细胞神经网络同步与2N维概周期问题的基本概念和方法。 第二周：研究模糊细胞神经网络模型和同步问题的定义和基本性质，介绍概周期现象及其数学描述。 第三周：对几类常见的模糊细胞神经网络同步模式进行分析，给出同步的稳定性条件和周期解的存在性条件。 第四周：通过数值仿真验证所得结论的有效性和可行性，对结果进行分析和总结，撰写论文初稿。 第五周：对论文进行修改和完善，并准备口头答辩所需材料。 参考文献： 1. Wang, X., Liu, Y., Zheng, W. (2014). Stabilization and synchronization of fuzzy cellular neural networks with mixed time delays. Applied Mathematics and Computation, 234, 71-82. 2. Li, Y. X., Ma, L. (2015). Anti-synchronization of chaotic uncertain delayed neural networks with parametric uncertainties and time-varying delays. Neurocomputing, 152, 23-30. 3. Ge, S. S., Wang, X. (2004). Adaptive synchronization of neural networks via nonlinear control. IEEE Transactions on Circuits and Systems I: Regular Papers, 51(10), 2074-2082. 4. Yang, T., Cao, J. (2016). Global exponential stability and synchronization of fuzzy cellular neural networks with discrete and distributed delays. Neural Networks, 84, 27-38.