堅牢なカオスシステムの同期のためのノイズ耐性ファジー型ゼロイングニューラルネットワーク

要約 制御と科学の分野における重要な研究課題として、カオス同期は近年広く注目を集めている。しかし、従来の制御方法では、予め定義された時間内に同期を実現し、外部干渉に効果的に抵抗することが難しい。ゼロイングニューラルネットワーク（ZNN）の優れた性能とファジーロジックシステム（FLS）の幅広い応用に触発されて、本研究では、ファジー時間変化収束パラメータを持つノイズ耐性ファジー型ゼロイングニューラルネットワーク（NTFTZNN）を提案し、カオスシステムの同期を実現する。特に、FLSから生成されたファジーパラメータと従来の収束パラメータがNTFTZNNに組み込まれることで、同期誤差に応じて収束率を調整できることが重要である。NTFTZNNモデルの利点を強調するために、比較の目的で他の3セットの対照モデル（FTZNN、VPZNN、PTZNN）を構築した。さらに、NTFTZNNモデルの事前定義時間収束とノイズ耐性能力は、詳細な理論分析によって明確に示される。さらに、次元の異なる2つのカオスシステムを含む同期シミュレーション実験を提供し、関連する数学理論を検証する。最後に、カオス同期のためのNTFTZNNモデルのスキマティックはSimulinkを通じて完全に実現され、実際の応用におけるその効果と可能性をさらに強調している。