导读:本文包含了全局耦合网络论文开题报告文献综述及选题提纲参考文献，主要关键词:耦合网络,同步,驱动
全局耦合网络论文文献综述
朱怀清[1]（2018）在《全局耦合网络的驱动控制影响的研究》一文中研究指出耦合网络是现实世界中普遍存在的一种网络,通过耦合作用网络会达到自发地同步。提出了一种节点受网络外独立驱动源控制的全局耦合网络模型,研究了驱动控制对网络同步的影响。研究结果表明驱动源会影响网络达到自发同步的条件。驱动强度小于与驱动频率有关的特定值时,增强耦合强度增强能使网络达到自发地同步。驱动强度大于特定值时,网络会与驱动源同步,增强耦合强度无法使网络达到自发地同步。驱动强度的特定值。仿真结果证明了以上结论。(本文来源于《工业控制计算机》期刊2018年10期）
朱标,李萍萍,柯见洪,林振权[2]（2012）在《全局耦合网络上的两种类集团的聚集-湮没反应动力学》一文中研究指出利用Monte-Carlo模拟研究了全局耦合网络上扩散限制的不可逆聚集-湮没过程的动力学行为.在系统中,同种类集团相遇,将发生聚集反应;不同种类的集团相遇,则发生部分湮没反应.模拟结果表明:1)当两种粒子初始浓度相等时,系统长时间演化后,集团浓度c(t)和粒子浓度g(t)呈现幂律形式,c(t)～t~(-α)和g(t)～t~(-β),其中幂指数α和β满足α=2β的关系,且α=2/(2+q);集团大小分布随时间的演化满足标度律,a_k(t)=k~(-Τ)t~(-ω)φ(k/t~z),其中Τ≈-1.27q,ω≈(3+1.27q)/(2+q),z=α/2=1/(2+q);2)当两种粒子初始浓度不相等时,系统经长时间演化后,初始浓度较小的种类完全湮没,而初始浓度较大的那个种类的集团浓度cA(t)仍具有幂律形式,cA(t)～t~(-α),其中α=1/(1+q),其集团大小分布随时间的演化也满足标度律,标度指数为Τ≈-1.27q,ω≈(2+1.27q)/(1+q)和z=α=1/(1+q).模拟结果与已报道的理论分析结果相符得很好.(本文来源于《物理学报》期刊2012年06期）
王涛[3]（2011）在《全局耦合网络的特性及其混沌控制研究》一文中研究指出全局耦合映射(Globally Coupled Map, GCM)网络是一种特殊的混沌神经网络,网络的每个神经元的运动由混沌映射决定。网络有一类特殊的吸引子被称为“聚类冻结吸引子”(Cluster Frozen Attractors, CFA),可有效的用于信息处理和联想记忆等。本文通过对不同的GCM网络的研究,揭示了这一类型网络的整体性质；通过对网络的控制使得GCM网络可以用于动态联想记忆的应用。论文的主要工作有1.研究了几个混沌映射的性质。首先提出了新的混沌映射——叁次Logistic映射,并对叁次Logistic映射、正(余)弦映射和一种特殊非线性映射所构成的离散混沌迭代系统进行了研究,通过Lyapunov指数和分岔图刻画了系统的混沌行为,给出了混沌系统的参数域。其次从映射密度的角度揭示了它们的性质,指出不同的分岔参数导致分布密度的遍历性产生变化,并且影响密度函数的形状。最后从相关性分析、功率谱和均匀分布的卡方检验等方而研究了混沌映射的性质,说明了不同的混沌映射具有不同的混沌特性,为后文分析出它们构成的GCM网络打下基础。2.分析了网络的宏观和微观特性。首先针对不同GCM网络分析了网络的特性,指出聚类冻结吸引子是GCM网络的共性特征,不会随信息传递函数而改变。其次提出了两种延时耦合方法,分析了延时耦合方式下不同GCM网络的宏观特性,指出延时的引入不改变网络的聚类冻结吸引子,并且能够使得网络具有更多的动力学性质。最后研究了网络微观特性,从神经元的迭代方程出发,分析了不同耦合项对神经元运动产生的影响,结论指出GCM网络的混沌特性主要由每个神经元产生,而聚类特性主要受耦合项的影响。3.分析了网络的动力学特性。首先从数学角度说明了GCM网络平衡点的存在性,这一结论与网络的信息传递函数无关,适用于所有的GCM网络。其次给出了S-GCM网络和CL-GCM网络零平衡点渐近稳定的一个充分条件；并针对一维和二维情形分析了两个网络平衡点的稳定性和分岔行为,仿真结果说明了理论分析的正确性。4.研究了GCM网络的两种控制方法和网络的应用。提出的第一种方法为反馈控制方法,这种方法不需利用外部信息,而是将系统两次运行的状态之差反馈回系统,通过调节动态参数的值实现了网络的不动点和周期控制,说明了这种方法适用于绝大部分的GCM模型。第二种控制方法是对Ishii方法的一个改进,通过调整参数阈值实现GCM网络的控制,但这种方法不适用于所有的GCM网络。在两种控制模式中都说明了延时耦合GCM网络具有比常规耦合GCM网络更好的性质。最后利用改进的参数调制控制方法研究了网络的联想记忆,指出了CL-GCM网络和SI-GCM实现了混沌神经网络的动态联想记忆,网络既可以输出固定模式,也可以输出包含正确模式的周期模式。(本文来源于《哈尔滨工程大学》期刊2011-11-01）
吕翎,李钢,张檬,李雨珊,韦琳玲[4]（2011）在《全局耦合网络的参量辨识与时空混沌同步》一文中研究指出研究了参量未知的离散型时空混沌系统构成全局耦合网络的参量辨识与同步问题.首先将Milosavljevic所设计的控制律加以推广.利用推广后的控制律进行了网络节点时空混沌系统中未知参量的有效辨识,并完成了该网络的完全同步.进一步以物理中具有时空混沌行为的一维对流方程的离散形式作为实例进行了仿真分析.(本文来源于《物理学报》期刊2011年09期）
全局耦合网络论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
利用Monte-Carlo模拟研究了全局耦合网络上扩散限制的不可逆聚集-湮没过程的动力学行为.在系统中,同种类集团相遇,将发生聚集反应;不同种类的集团相遇,则发生部分湮没反应.模拟结果表明:1)当两种粒子初始浓度相等时,系统长时间演化后,集团浓度c(t)和粒子浓度g(t)呈现幂律形式,c(t)～t~(-α)和g(t)～t~(-β),其中幂指数α和β满足α=2β的关系,且α=2/(2+q);集团大小分布随时间的演化满足标度律,a_k(t)=k~(-Τ)t~(-ω)φ(k/t~z),其中Τ≈-1.27q,ω≈(3+1.27q)/(2+q),z=α/2=1/(2+q);2)当两种粒子初始浓度不相等时,系统经长时间演化后,初始浓度较小的种类完全湮没,而初始浓度较大的那个种类的集团浓度cA(t)仍具有幂律形式,cA(t)～t~(-α),其中α=1/(1+q),其集团大小分布随时间的演化也满足标度律,标度指数为Τ≈-1.27q,ω≈(2+1.27q)/(1+q)和z=α=1/(1+q).模拟结果与已报道的理论分析结果相符得很好.
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
全局耦合网络论文参考文献
[1].朱怀清.全局耦合网络的驱动控制影响的研究[J].工业控制计算机.2018
[2].朱标,李萍萍,柯见洪,林振权.全局耦合网络上的两种类集团的聚集-湮没反应动力学[J].物理学报.2012
[3].王涛.全局耦合网络的特性及其混沌控制研究[D].哈尔滨工程大学.2011
[4].吕翎,李钢,张檬,李雨珊,韦琳玲.全局耦合网络的参量辨识与时空混沌同步[J].物理学报.2011