画有时滞的混沌神经网络

资 源 简 介

画有时滞的混沌神经网络

详 情 说 明

混沌神经网络作为一种非线性动力学系统，其行为表现出对初始条件的极端敏感性。时滞因素的引入进一步增强了系统的复杂性与不可预测性，为研究记忆效应和信息处理机制提供了重要模型。

在动态分析中，时滞项会显著改变神经网络的相空间轨迹。当时间延迟与系统固有频率产生特定比例关系时，可能出现周期振荡、准周期运动或混沌吸引子等典型非线性现象。这类模型常通过微分差分方程进行描述，其数值求解需要特殊算法确保稳定性。

高效的运算实现通常采用自适应步长控制技术，在状态变量剧烈变化时自动缩短积分步长，平稳阶段则增大步长以提升计算效率。这种处理方法能准确捕捉分岔点附近的瞬态行为，同时避免不必要的计算开销。

时滞混沌网络的典型特征包括：1) 李雅普诺夫指数谱中存在正值；2) 功率谱呈现连续宽带特性；3) 吸引子具有分形维数结构。这些特性使其在保密通信、联想记忆等领域展现出独特优势。