近日，人工智能与信息处理研究所瞿少成教授课题组在切换神经网络预设时间同步控制方面的研究上取得了新进展。研究成果以 “Effects of impulse on prescribed-time synchronization of switching complex networks” 为题，近期发表于人工智能领域国际权威期刊《Neural Network》（中科院一区，JCR一区，TOP期刊）上。复杂神经网络有限时间与预设时间同步控制及其稳定性分析一直是系统科学中一个具有挑战性的问题，课题组提出一种非分数阶幂函数和符号函数的控制器，并构建一类“同步”与“去同步”脉冲序列；利用脉冲效应实现复杂神经网络的预设时间同步，且切换和脉冲发生的时间序列受平均停留时间的约束。

 该方法有效地减少了频繁切换模式对网络同步的影响，可以在物理条件允许的范围内灵活调整与预设同步时间，以适应不同的应用需求；且控制器抖振小，鲁棒性好。

 作为该研究系列成果，其前期成果 “Tradeoff analysis between synchronization time and energy consumption for multi-layer networks” 于早期发表于国际期刊《Communications in Nonlinear Science and Numerical Simulation》（中科院二区，JCR一区，TOP期刊）上。针对多层神经网络的有限时间同步和能量消耗估计问题，提出一种无符号函数的切换控制器，得到误差系统有限时间同步的充分判据，并估计了消耗能量的上界；通过建立归一化评价指标函数，分析了控制时间与能耗之间的均衡关系，得到切换控制器的最优控制增益参数，保证了多层神经网络时间同步和能量消耗的均衡。

 该系列研究成果均以华中师范大学为第一单位完成，其中，2021级博士生唐倩为第一作者，瞿少成教授为通讯作者。该研究得到国家自然科学基金项目（61673190）、湖北省技术创新计划项目(2023BAB049)与中央高校成果转化项目（CCNU22JC011）资助。

 DOI: 10.1016/j.neunet.2024.106248

 文章链接：https://doi.org/10.1016/j.neunet.2024.106248

 DOI: 10.1016/j.cnsns.2023.107584

 文章链接：https://doi.org/10.1016/j.cnsns.2023.107584

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通讯员｜瞿少成

责　编｜贾一翀

审　校｜俞云伟