该论文讨论了无领导拓扑结构下多个模糊递归神经网络的预先设定时间同步问题。提出了新的指数型标度函数用于控制器的设计。在该控制器的作用下,多个模糊递归神经网络能够在预先设定的时间内达到同步,且不受系统参数和初始条件的影响。此外,论文还得出了具有强连通和包含生成树拓扑结构的情况下,实现多个模糊递归神经网络的预先设定时间同步的充分准则。这些成果为实现复杂网络的预先设定时间同步提供了一种新的有效的处理方法,为基于模糊递归神经网络同步控制的应用提供了理论参考。
该论文以郑州轻工业大学为第一署名单位,刘鹏为第一作者,硕士研究生刘婷为第二作者。华中科技大学的研究人员参与了该项研究工作。
《IEEE Transactions on Fuzzy Systems》创刊于1993年,专注于模糊系统及其在工程和科学领域中的应用。该期刊为中科院大类分区一区Top期刊,2023年影响因子为11.9。
原文链接:https://ieeexplore.ieee.org/stamp/stamp.jsp?tp=&arnumber=10308597
引用格式:Liu P, Liu T, Sun J, and Zeng Z. Predefined-Time Synchronization of Multiple Fuzzy Recurrent Neural Networks Via a New Scaling Function [J]. IEEE Transactions on Fuzzy Systems, Doi: 10.1109/TFUZZ.2023.3327682.
第一作者:刘鹏
刘鹏博士现为郑州轻工业大学电气信息工程学院副教授,硕士生导师,主持国家自然科学基金2项、河南省杰出青年基金1项、河南省高等学校重点项目1项等。获河南省科技进步二等奖1项。发表学术论文40余篇,其中SCI一区Top期刊论文20余篇。兼任IEEE Trans. Neural Networks Learn. Syst.、IEEE Trans. Cybern.、IEEE Trans. Syst. Man Cybern., Syst.等SCI杂志的审稿人。担任ICNC、ICICIP、ICACI、ICIST等多个IEEE国际会议的宣传主席或出版主席、中国自动化学会分数阶系统与控制专委会委员。
刘鹏长期以来一直从事复杂系统的控制、电力系统分析与控制等研究,擅于指导学生,近三年指导研究生发表学术论文近10篇,其中SCI一区Top期刊论文4篇、二区3篇、三区1篇,授权发明专利3项。为每位在读研究生提供参加国际学术会议并做学术报告的机会,并发表会议论文6篇。