基于Lévy噪声的混合时滞中立型神经网络自适应同步研究

摘要

研究了带有Lévy噪声的混合时滞随机中立型神经网络的自适应同步问题.Lévy噪声的提出,使得网络里的噪声干扰由Gauss过程和Poisson点过程两部分组成,同时包含了连续的扰动和不连续的突触噪声.通过建立新的Lyapunov泛函,使用Itos公式以及不等式分析方法,得到误差系统的稳定性条件,给出了反馈控制器的更新率,从而进一步保证响应系统和驱动系统的自适应同步.最后,提供了一个数值实例,通过MATLAB相关仿真,说明前文所得结果的正确性.