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分数阶混沌稳定性理论及同步方法研究的开题报告一、选题背景和研究意义分数阶混沌系统是指系统中的动力学方程中带有分数阶导数，分数阶混沌现象在信息处理、通信、控制等领域有诸多应用。
目前，对于线性系统，已有较为全面的理论研究；然而，对于分数阶非线性系统，研究较少，且目前关于分数阶混沌的稳定性、同步控制等方面的研究仍存在许多问题待解决。
因此，本文将围绕分数阶混沌系统的稳定性和同步控制等问题进行深入研究。
二、研究内容和研究方法本文旨在研究分数阶混沌系统的稳定性和同步控制方法，具体内容如下：1.研究分数阶混沌系统稳定性的理论框架，建立一种基于拉普拉斯变换和Lyapunov理论的稳定性分析方法。
2.研究分数阶混沌系统的同步控制问题，提出一种基于反馈控制和自适应控制的控制方法，实现两个分数阶混沌系统的同步控制。
3.针对分数阶混沌系统的同步控制问题，提出一种基于神经网络控制的新型同步方法，改善分数阶混沌同步的效果。
本文将采用数学建模和仿真实验相结合的方式，搭建分数阶混沌系统的模型，并通过MATLAB仿真进行验证，在此基础上，提出上述控制方法，并进行仿真实验。
三、预期研究结果和创新点本研究的预期结果和创新点如下：1.提出一种新的基于拉普拉斯变换和Lyapunov理论的分数阶混沌系统的稳定性分析方法，该方法可有效评估分数阶混沌系统的稳定性。
2.提出一种基于反馈控制和自适应控制的同步控制方法，实现分数阶混沌系统的同步控制。
3.提出一种新型的基于神经网络控制的同步方法，改善分数阶混沌同步的效果。
本研究的创新点主要在于：（1）提出了一种新的分数阶混沌系统的稳定性分析方法，可有效评估分数阶混沌系统的稳定性；（2）提出了一种基于反馈控制和自适应控制的分数阶混沌同步方法，实现了两个分数阶混沌系统的同步控制；（3）提出了一种基于神经网络控制的新型同步方法，改善了分数阶混沌同步的效果。
四、拟定论文的主要结构本文拟分为五个部分：引言、分数阶混沌系统理论、分数阶混沌系统同步控制、控制方法的仿真实验和结论。
分数阶忆阻器及其在混沌系统中的应用摘要分数阶计算在最近几十年来逐渐被广泛应用于各种工程领域中，例如：自动控制、信号处理、图像处理、力学系统等等。
分数阶方程相较于传统的整数阶方程，可以更好地模拟一些非典型的实际问题，并且具有更广泛的运用范围。
而分数阶系统与混沌系统之间则存在着密切的联系，在这些领域中逐渐成为研究的热点。
本文将介绍分数阶的理论基础和分数阶忆阻器的基本性质，探讨分数阶忆阻器在混沌系统中的应用，以期为混沌系统理论的研究提供新的思路。
关键词：分数阶计算、忆阻器、混沌系统、应用研究一、引言混沌是指一种非线性动力学行为，表现为相空间中的随机、无法预测、非周期性的运动，在不同的物理学领域中被广泛应用于信号加密、图像压缩、随机数产生等。
而分数阶计算则是一种近年来兴起的研究领域，其在描述复杂动力学过程和非线性时变系统中具有很好的应用前景。
在分数阶系统理论研究中，分数阶计算和混沌系统的结合则成为了一个重要的研究方向。
本文主要介绍分数阶忆阻器及其在混沌系统中的应用，首先从分数阶计算的理论基础出发，介绍分数阶运算法和分数阶微积分；然后介绍忆阻器的概念及其基本性质；接下来，探讨分数阶忆阻器在混沌系统中的应用，包括基于分数阶忆阻器的混沌电路、分数阶忆阻器混沌振荡器等，最后对当前研究的不足和未来发展方向做出简要总结。
二、分数阶计算的理论基础2.1 分数阶运算法分数阶微积分是研究分数阶导数和积分的一门学科，他的产生和发展源于控制理论和力学系统的研究。
他的引入可以更好的描述一些复杂动力学过程和非线性时变系统的行为。
设 $f(x)$ 是定义在区间 $[a,b]$ 上的函数，其 $s$ 阶导数定义为：$$D^s f(x)=\frac{1}{\Gamma(n-s)}\frac{\mathrm{d^n}}{\mathrm{d}x^n}\int_a^x\frac{f(t )\mathrm{d}t}{(x-t)^{s-n+1}}$$其中 $n$ 为大于等于 $s$ 的最小整数， $\Gamma(s)$ 为欧拉$\Gamma$ 函数。
摘要分数阶微积分是一个与整数阶微积分有同样长历史的课题，但直到近几十年，因其在物理和工程中的应用，才又重新引起了人们的重视。
它将常见的微分和积分运算推广到任意实数阶，非常适合用来描述那些有记忆和遗传特性的材料和过程。
混沌是非线性动力学系统中特有的一种运动形式，因其局部不稳定、非周期、伪随机、遍历等特性，被广泛应用于密码学、保密通讯、图像数据压缩、高速检索、模式识别等领域。
如今，分数阶非线性系统的复杂动力学研究已经成为一个热门话题，大量研究专注于分数阶系统中混沌的产生，控制与同步。
本文主要研究了分数阶Hopfield型延时神经网络和分数阶细胞神经网络中的复杂动力学行为，利用分数阶微分方程稳定性理论和Matlab数值仿真工具对这两类系统中的混沌现象的产生做了定性和定量分析。
同时针对这两类神经网络分别设计了合适的控制器,实现了混沌同步，通过数值仿真验证了控制方法的有效性。
具体研究内容如下：第一章，详细介绍了分数阶微积分的定义及其数值方法，混沌的定义、基本特征及分析方法，阐述了混沌同步的概念和同步方法。
第二章，提出了一类分数阶Hopfield型延时神经网络并研究了该系统的复杂动力学特性。
分岔分析与相图的一致性验证了系统中混沌现象的存在。
确定了系统随阶数增大的倍周期分岔通往混沌的道路。
分别设计控制器，实现了两个具有相同或不同阶次的驱动—响应系统的同步。
第三章，提出了一类分数阶四细胞神经网络并发现了该系统中的超混沌现象。
分别确定了系统出现超混沌、混沌、周期轨道的参数范围。
提出了一种基于滑模控制技术(Sliding Mode Control) 的分数阶系统同步方法，并针对分数阶四细胞神经网络超混沌系统讨论了驱动—响应系统的完全同步，异结构同步和广义同步三种不同的同步情况。
关键词：分数阶，混沌，超混沌，神经网络，混沌同步，滑模控制ABSTRACTFractional calculus, an old mathematical topic, has the same long history as integer order calculus. In recent decades, it has been attracted researchers' attention due to its applications to physics and engineering. Fractional calculus is a generalization of integration and differentiation to an arbitrary real number order. Nowadays, it has been realized that many systems can be elegantly described with the help of fractional-order systems, especially in the case of description of memory and hereditary properties of various materials and processes. Chaos, a particular behavior of nonlinear dynamical system, is widely used in cryptography, secret communications, image data compression, retrieval and pattern recognition fields, because of its characteristics such as local instability, non-periodicity, pseudo-randomness and ergodicity. Today, the study on fractional-order nonlinear system dynamics has become a hot topic, and plenty of research focus on the generation, control and synchronization of chaotic systems.This paper investigates the complex dynamics behaviors in fractional-order Hopfield delayed neural networks and cellular neural networks. With the help of fractional differential equation stability theory and Matlab, these two kinds of systems are analyzed both qualitatively and quantificationally. Then, different controllers especially for these two kinds of neural networks are designed to achieve the chaos synchronization. Numerical simulation of the synchronization confirms the effectiveness of the control methods. Concrete contents are as follows:In chapter 1, the definition and numerical methods of fractional-order differentiation are introduced in detail. The definition, essential feature and analysis methods of chaos are recommended. The concept and methods of chaos synchronization are described briefly.In chapter 2, a kind of fractional-order Hopfield delayed neural networks is put forward and its complex dynamic behavior is discussed. The consistency between bifurcation analysis and phase portraits proves the existence of chaos. Two different period-doubling bifurcation roads, which lead to chaos with the increase of the system order, are determined. Thecontrollers are designed respectively for the drive-response systems, which have the same order or different orders, to achieve chaos synchronization.In chapter 3, a kind of fractional-order cellular neural networks which contains four cells is put forward, and its hyperchaos behavior is discovered. The ranges of system parameters,for which the system can exhibit hyperchaos attractor, chaos attractor or periodic orbit, are determined. Then, a kind of control method based on the sliding mode control theory is proposed to achieve the hyperchao synchronization. The controllers for drive-response system identical, nonidentical and generalized synchronization are presented respectively.Keywords: Fractional order, Chaos, Hyperchaos, Neural networks, Synchronization, SMC目录1 绪论 (1)1.1引言 (1)1.2三种分数阶微分定义及其数值解法 (3)1.3 混沌定义与混沌同步概述 (5)1.4 几种常用的混沌系统分析方法 (7)1.5 本文的主要工作和研究意义 (8)2 分数阶延时神经网络中的混沌及其同步 (10)2.1 背景介绍 (10)2.2 模型与算法描述 (11)2.3 分数阶延时神经网络中的混沌与分岔 (13)2.4 分数阶延时神经网络的同步 (17)2.5 本章小结 (20)3 分数阶细胞神经网络中的超混沌及其同步 (21)3.1 背景介绍 (21)3.2 模型描述与稳定性分析 (22)3.3 分数阶细胞神经网络中的超混沌与分岔 (25)3.4 分数阶细胞神经网络的同步 (31)3.5 本章小节 (41)4 结论与展望 (42)致 谢 (43)攻读硕士学位期间主要成果 (45)参考文献 (46)Contents1 Introduction (1)1.1 Introduction (1)1.2 Definitions of Fractional Derivatives and Its Numerical Methods (3)1.3 Definitions of Chaos and Overview of Chaos Synchronization (5)1.4 Some Common on Chaos System Analysis Methods (7)1.5 Main Research Contents and Significance (8)2 Chaos and Its Synchronization of Fractional Delayed Neural Networks (10)2.1 Background Information (10)2.2 Description of Model and Algorithm (11)2.3 Chaos and Bifurcation of Fractional Delay Neural Networks (13)2.4 Chaos Synchronization of Fractional Delay Neural Networks (17)2.5 Conclusions (20)3 Hyperchaos and Its Synchronization of Fractional Cellular Neural Network (21)3.1 Background Information (21)3.2 Description of Model and Stability Analysis (22)3.3 Hyperchaos and Bifurcation of Fractional Cellular Neural Network (25)3.4 Chaos Synchronization of Fractional Cellular Neural Network (31)3.5 Conclusions (41)4 Summary and Prospects (42)Acknowledgments (43)Main Achievements during the Study for a Master's Degree (45)References (46)1 绪论本章简要介绍了分数阶微积分及混沌的发展历史和研究现状，说明了分数阶非线性系统复杂动力学分析中应注意的问题，概述并比较了现有的三种最常用的分数阶微分定义，详细介绍了一类本文用于求解分数阶微分方程的数值解法，介绍了混沌及混沌同步的定义与性质，对后文中用到的几种混沌系统分析方法作了说明，最后对本文的主要工作和研究意义作了阐述。
