带有自适应事件触发机制和复杂网络攻击的神经网络类的量化控制

摘要 本文研究了具有自适应事件触发机制（AETS）和复杂网络攻击的神经网络的量化控制问题。通过充分考虑网络攻击的特征，首先为神经网络构建了一个复杂网络攻击的数学模型，该模型包括重放攻击、欺骗攻击和拒绝服务（DoS）攻击。为了缓解有限通信资源下的压力，本文采用了AETS和量化机制。通过利用李雅普诺夫稳定性理论，获得了确保神经网络稳定性的充分条件。此外，通过求解一组线性矩阵不等式推导了控制器增益。最后，通过数值实例验证了所提方法的有效性。