[發明專利]一種細胞神經網絡多渦卷混沌吸引子產生方法

無效

• 申請號: 201310083655.5
• 申請日: 2013-03-18
• 公開（公告）號: CN103197553A
• 公開（公告）日: 2013-07-10
• 發明（設計）人: 不公告發明人
• 申請（專利權）人: 王少夫
• 主分類號: G05B13/04
• 分類號: G05B13/04;G06N3/02
• 代理公司: 暫無信息
• 代理人: 暫無信息

技術領域

本發明涉及生命科學及非線性控制領域,?具體涉及一種細胞神經網絡多渦卷混沌吸引子產生方法。

背景技術

上世紀90年代初，基于Chua電路歸一化狀態方程，Suykens和Vandewalle通過增加非線性函數曲線的轉折點發現了多渦卷混沌吸引子。相比于傳統的單渦卷和雙渦卷混沌系統，多渦卷或多翼混沌系統呈現出更為復雜的吸引子拓撲結構，在生物工程、電子、通信、系統控制等領域具有廣闊的應用前景。因此，多渦卷混沌系統的理論分析和相應的電路實現成為混沌研究的一個熱點。

本發明通過對一細胞神經網絡進行建模，并引入一個正弦函數，通過系統變換，設置不同參數，可以產生不同數量的多渦卷混沌吸引子，并采用單向電子晶體管與金屬氧化物半導體混合結構器件(SETMOS)的負阻性質進行實現，對生物及通信系統具有一定的應用價值。

發明內容

有鑒于此，為了解決上述問題，為此，本發明提出了一種細胞神經網絡多渦卷混沌吸引子產生方法。本發明的目的是這樣實現的：細胞神經網絡多渦卷混沌吸引子產生方法，其特征在于：包括一個等效神經網絡模型；對所述的神經網絡模型進行適當變換，并利用正弦函數，可以產生多渦卷混沌吸引子。并采用單向電子晶體管與金屬氧化物半導體混合結構器件(SETMOS)的負阻性質進行實現。細胞神經網絡(CNN)結構的變型蔡氏電路動態模型方程為:

?????????????????????????????????????????????????????????????,()??????????????????????????????????????????(1)

式中和均為常量，為偏置值。

令

?????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????(2)

則

??????????????,()?????????????????????????????????????????????????(3)

式中為常量,為N形分段線性函數，對于CNN的每一個細胞都相同，因而將其劃分為一個電路模塊，稱為細胞核模塊，這里下標表示細胞位置，為狀態變量，為對應細胞的輸出，即：

???????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????(4)

令

,?,,

,。

則可實現系統的變型蔡氏電路方程為:

?????????????????????????

???????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????(5)

?????????????????????????

式中令狀態變量分別對應于系統中的狀態變量，為非線性函數。

對SETMOS復雜的NDR特性曲線模型進行進行正弦函數擬合，非線性函數為

???????????????????????????????????????????????(6)

式中，令，其中的值可根據不同的具體情況確定，若要獲得渦卷吸引子，須滿足條件：

，

?????????????????????????

對于三維混沌系統(5)，通過改變及的值，從而控制渦卷數量。最后上述三維混沌系統(5)中的負阻用SETMOS器件實現。

對于現有技術，本發明的裝置及方法具有如下優點：一個神經網絡模型，提出了通過正弦擬合函數實現吸引子渦卷數量控制方法，實現對產生控制混沌信號渦卷數量進行了有效的控制。

本發明的其他優點，目標，和特征在某種程度上將在隨后的說明書中進行闡述，并且在某種程度上，基于對下文的考察研究對本領域技術人員而言將是顯而易見的，或者可以從本發明的實踐中得到教導，本發明的目標和其他優點可以通過下面的說明書、權利要求書、以及附圖中所特別指出的結構來實現和獲得。

?

附圖說明