耦合神经网络间歇性随机扰动下的快速同步控制及加密解密应用

2024-05-31 Fri
耦合神经网络间歇性随机扰动下的快速同步控制及加密解密应用一、背景及研究动机近年来，神经网络被广泛应用于各种领域，包括数据分类、图像识别及组合优化问题等。在神经网络结构和性能方面，可以将其分为确定性神经网络和随机性神经网络。许多研究表明，加入噪声扰动的随机神经网络展示出比确定性神经网络更好的动态特性，即通过构建具有随机扰动的网络，可以更真实地模拟实际神经网络的模型。然而，当前大多数神经网络的研究主要集中在全时扰动模型上，尽管实际生活中更多的是间歇性随机扰动现象。
二、论文来源这篇名为《Fast synchronization control and application for encryption-decryption of coupled neural networks with intermittent random disturbance》的论文发表在2024年5月的《Neural Networks》期刊上，作者包括Xianghui Zhou、Jinde Cao、Zhi-Hong Guan、Xin Wang以及Fanchao Kong，他们分别来自安徽师范大学、东南大学、阿拉比亚大学、华中科技大学以及淮阴师范学院。
三、研究流程及方法a) 研究流程论文针对间歇性随机扰动下的耦合神经网络，设计了新的控制方法，研究了快速同步控制策略。控制器的设计基于拉普拉斯矩阵和一些不等式技巧，通过Lyapunov稳定性原理取得了快速同步条件。
建立神经网络模型：
创建一种新的耦合神经网络模型，其扰动方式区别于其他已有的随机神经网络，采用间歇性随机扰动噪声。
设计控制器：
设计了两种控制器：一种带有耦合信号，研究指数同步问题；另一种不仅具备可调同步速率，而且规避了无限增益的问题，用于预设时间同步的研究。
根据数学模型进行计算：
利用Lyapunov稳定性原理、拉普拉斯矩阵及一些不等式技巧，获得了快速同步条件。
数值模拟：
通过数值示例展示控制方案的有效性，并讨论不同控制因素对同步速率的影响。
应用研究：
成功将基于驱动-响应网络的图像加密解密应用于实际案例中。
b) 实验结果论文通过数值例子验证了设计控制方案的有效性，并展示了采用间歇性随机扰动条件下实现的指数同步和预设时间同步。具体结果如下：
快速同步控制：
根据设计的控制器，得出指数同步的条件，证明了在间歇性干扰条件下，神经网络能够快速达到同步状态。
预设时间同步控制：
通过进一步优化控制器，探索了预设时间内达成同步的条件，成功实现了在给定时间内的同步控制。
实验模拟：
通过数值模拟，显示了设计控制器在不同参数条件下的同步效果，验证了论文中提出的理论条件的可行性。
c) 研究结论此研究提出了一种新的随机扰动模式，即间歇性随机扰动，这种模式比全时扰动更能反映实际网络中的扰动情况。同时，通过设计带有可调同步速率的控制器，实现了指数同步和预设时间同步。研究结果不仅在理论方面验证了其有效性，而且在实际应用中（如图像加密解密）展现了其应用价值。
四、研究亮点创新性扰动模型：
提出了间歇性随机扰动模式，比传统的全时扰动更能模拟实际场景。
快速同步控制：
设计了带有可调同步速率的控制器，通过拉普拉斯矩阵和Lyapunov稳定性原理实现了快速同步，显著提高了控制效率和速度。
实际应用价值：
研究结果在图像加密解密中得到了成功的应用，展示了该方法在安全通信、图像处理等领域的应用前景。
全面的数学验证：
通过严格的数学计算和数值模拟，验证了所提方法的有效性和鲁棒性。
五、其他有价值的信息与其他研究的比较：
论文对比了与其他文献在同步速率、同步模式以及扰动模式方面的不同，展示了所提方法在同步控制中的独特优势。
技术优越性：
研究提出的间歇性随机扰动模型及其同步方法在处理复杂网络环境下更具优势，提供了新的理论依据和实践工具。
六、总结这篇论文提出了一种新的随机扰动模式和对应的快速同步控制方法，不仅在理论上取得了重要的突破，而且在实际应用中展示了很高的应用价值。通过严格的数学验证和实际案例研究，证明了其在复杂网络环境下的有效性和鲁棒性。研究结果为神经网络的同步控制提供了新的思路，并推动了其在图像加密解密等安全通信领域的应用。