八元数分数阶BAM网络同步算法

遗传算法优化同步判据

该算法利用放大不等式和遗传算法，在不依赖传统线性矩阵不等式的前提下，为复杂八元数神经网络的同步问题提供了一组可调优的柔性判据，避免了分析过程中的高复杂度分解步骤。

Xiao, Jianying · Wen, Shiping · 郭肖 · 李永涛

Information Sciences 2026

技术优势

避免LMI求解

通过放大不等式直接处理十六个实值子系统，无需构造和求解线性矩阵不等式。

判据可调优

柔性判据中的参数由遗传算法优化，无需解析推导即可获得同步条件。

降低分析复杂度

新不等式简化了线性阈值激活函数的处理，使整个同步分析过程更直接。

应用场景

• 脉冲神经网络：模型含阈值神经元，所得判据可用于脉冲神经网络同步设计。
• 混沌同步控制：模糊控制器可让混沌神经网络达到Mittag-Leffler同步。
• 分数阶系统：针对分数阶导数建立的判据可直接用于分数阶系统同步控制。
• 复值神经网络：八元数网络分解为实值系统后，判据可推广到复值网络同步。
• 智能优化算法：遗传算法自动搜索同步判据中的最优参数，避免手动调参。