耦合神经网络的混沌同步与分岔控制

本项目以耦合神经网络为研究对象，拟建立神经网络耦合模型，当参数部分未知时，提出依赖于或不依赖于参数界的同步控制策略；当参数完全未知时，提出实现异结构同步的控制策略；在不同的同步意义下，对具体的混沌神经网络耦合模型，建立可验证的同步准则；探寻发生部分同步、聚类同步及共存同步的耦合方式；分析耦合结构及节点动力学对同步及同步系统动力学分岔行为的机理，确定影响同步及同步混沌态发生分岔的关键参数，确定发生分岔的参数临界值；给出增加有益的同步混沌分岔，避免有害的同步混沌分岔的具体方法。将复杂网络的耦合技术和理论引入神经网络的耦合模型构造和理论分析中，以寻求新的神经网络混沌同步与分岔控制的有效方法和控制策略。

本项目围绕网络分岔与分岔控制、神经网络动力学分析与控制、神经网络优化与状态估计、多智能体网络系统的一致性及其在社会网络中的应用等开展了系统深入的研究，取得了一系列国际领先的研究成果，在国内外同行中产生了重要影响。已在国际重要学术刊物，如SIAM J、IEEE Transactions、Chaos、Systems & Control Letters、Automatica、Neural Networks和Int. J. Bifurca. Chaos等发表学术《SCI》收录论文70余篇（其中SIAM J. 1篇，IEEE Trans. 15篇），其中一篇论文获2011年度中国百篇最具影响国际学术论文，超额完成了各项预期指标。初步统计在《SCI》刊物被他引千余次。特别是近年来引用有明显增加的趋势，从引文中可以看到本项目成果对这一新领域的贡献受到同行的充分肯定。项目执行期间获省部级一等奖二项，三等奖一项。指导的博士生1人获教育部博士研究生学术新人奖，1人获江苏省优秀博士学位论文。项目负责人领导的团队2012年被遴选为江苏省“青蓝工程”科技创新团队，团队成员2013年获国家自然科学基金优秀青年基金项目二项，江苏省杰出青年基金项目一项。项目负责人2011 年再次入选江苏省“333 高层次人才培养工程”中青年领军人才。另外，项目负责人担任8个国际SCI 刊物的副编辑。