文档介绍：摘要研究了复杂动力学网络的同步及具参数辨识,并根据线性稳定性理论、稳海瑋:。首先,研究了一类既带有非时滞耦台项又带有时滞锅合项的离散动力学网络的同步。分别讨论了拓扑结构不变和拓扑结构变化的网络,给出了网络实现同步的充性福合时滞项的动力学网络的时滞辨识,且分别刈‘单时滞和多时滞的情形进行了分多时滞祸合项的复杂动力学网络的时滞辨识,给出了时滞辨识的允分条什。其次,研究了复杂动力学网络的拓扑结构辨谚侍狻6杂诖蟹窒鮦式时滞连续动力学网络,设计了网络估计辅助系统,给出了拓扑辨识的充分条什;弗讨论了‘类离敝动力学网络的拓扑辨识,利用参数自适应控制方法设计了网络ㄖ低常菅缩映射原理给出了拓扑结构辨识的充分条,骸W詈螅芯苛肆蔽噬ね绾屠散时问牛长网络的拓扑结构辨识和监控,,并利用槐原理、稳定性理论和压缩映射原理,分别给出了实现拓扑结构辨识和监控的充分条件。并分别给出了数值例子以验证以上方法和理论结果的有效性。第六章对全文作了总结,,憾越窈蟮谋乓徊窖芯孔髁苏雇关键词:复杂网络,同步,参数辨识,时滞,控制,拓扑结构,、反馈控制、自适应控制和参数臼适应控制等方法定性理论、槐湓砑把顾跤成湓砀隽送缤郊捌洳问嫜的充分条分条件。接着,研究了带行祸合时滞项的动力学网络的参数辨谚致哿司哂蟹窍析。利用网络ㄖ低常隽耸敝捅媸兜某浞痔跏玻惶致哿舜猩缤沤峁购
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第一章绪论§引言上毡杭退孀帕狡X⒋葱缘奈恼隆,康姆⒈恚丛油绲难芯拷肓诵录驮!复杂网络的小界特征和无标度性质在这丽篇文章中给予了阐述,并皿建立了相应的模型。又由于世纪之交计算机的数据处理‘匕的快速增强不难该头⒄梗使得人们能够快速有效地采集和处理大规模的不同种类的实际数据,更促使复杂动力学网络研究的突飞猛进。复杂网络种类繁多,】,科研合作网络【】,经济网络【浚校网友谊网络【浚缁嵬绾蜕锿纭,浚澜缑骋淄】以及各种政治和交通网络等,他们既有自己的个性,又有共性。交叉学科研究的突飞猛进使得研究者可以广泛收集和分析各类不同网络的数据,得以找出现实不同网络之问的共性,如小世界效应和无标度特性。早期的复杂网络研究,由于客观条件的限制,研究者们将他们的研究重心放在局部和个体的动力学复杂性研究上,但在非线性科学的研究中发现,很多复杂系统展现一种称为涌现的特性,即整体的动力学行为不能由其个体的动力学行为进行预测,整体的行为也不能还原为个体的行为,如神经网络中,单个神经元没有意识行为,但多个神经元组成的网络则涌现出意识行为。近年来随着复杂性科学研究中还原论和整体论的兴起,促使研究者们丌始以宏观的眼光从整体上研究各类复杂动力学网络的结构与网络的动力学行为之问的关系。如在网络中单个结点的动力学不是混沌的,但当采取一定的方式耦合起米后,会涌现出混沌的特性。近年来,复杂网络的研究如火如荣,并取得丰硕的成果,其中动力学网络的同步与反同步及其控制是一个有趣的研究课题,这在实际应用中意义重大。关于同步与反同步及其控制已经取得了大量的成果渲写罅康慕峁腔谝阎5南统参数得到的,但在现实网络中,由于系统自身的复杂性,单个结点系统的参数乃至整个网络的参数都可能是未知的或不确定的,如系统ジ鼋岬愕亩ρ参数、时滞动力学网络的耦合时滞、各个结点之问的连接关系绲耐仄私峁、网络的连接拓扑结构在演化过程中发生的跳变及生长网络中新结点进入后网络的连接拓扑如何变化等。由于系统参数的改变对网络的整体动力学行为有著根木的影响,所以能否有效快速地辨识出未知的系统参数显得尤为重要本文我由鲜黾父龇矫胬囱芯扛丛佣ρ纭5诙挛颐茄芯扛丛佣学网络的同步;第三章探讨时滞动力学网络的耦合时滞辨识;第四章研究连续及离散动力学网络的拓扑辨议;第五章研究生长网络的参数辨识;第六章总结全文。
藤惑贸越勿念沁杪,如果埘丁二网络中的任意点刘’有,邛郑槐略虺莆S邢蛲§复杂网络概述复杂网络是研究复杂系统的一个有力工具,一个网络可以看成是山点集捅集;:成的图,其中瞥个结点表示复杂系统中的个体,连接边则表示系统中个体之挠祷プ饔霉叵担岬鉬与结点牧庸叵涤胣表示。复杂网络的分类多种多样,就其总体而言,可分为有向网络和无向网络;加权网络与无权网络;生长网络和。生长网络等等。称网络为无向网络。称网络为无卡义网络,如果网络中结点徒岬鉰≠歹一チ有欣瞗,涣佑欣玻环裨虺莆<尤ㄍ。称网络为生长网络,如果网络的结点数及拓扑结构是随疛‘问变化的,甭则称为非生长网络—网络中各结点之龅南嗷プ饔霉叵地住绲亩ρ形S凶啪薮蟮挠跋欤蚀要想有效地改善网络的效用和控制网络的演化,就要对网络的拓扑结构有足够的了解,并建立榭应的网络模型。:图:ň竹詈贤纾最近邻耦合网络。一、规则网络任意两个结点之问