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申请/专利权人：盐城工学院

摘要：本发明属于新一代信息技术领域，具体涉及基于自适应量化控制的BAM忆阻神经网络的保密通信方法，包括：步骤S1：构建模糊惯性BAM忆阻神经网络驱动系统和响应系统；步骤S2：设定所述驱动系统和响应系统的同步误差，并建立同步误差系统；步骤S3：设计自适应量化控制器，将所述自适应量化控制器作用于所述响应系统，使得所述响应系统固定时间同步于所述驱动系统，进而实现保密通信方法。本发明将惯性项引入模糊BAM忆阻神经网络，并设计自适应量化控制器，解决了模糊惯性BAM忆阻神经网络固定时间同步问题，并将其应用于保密通信领域，提出的保密通信方法显著提升了保密通信的复杂性和安全性。

主权项：1.基于自适应量化控制的BAM忆阻神经网络的保密通信方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤S1：构建模糊惯性BAM忆阻神经网络驱动系统和响应系统；步骤S1具体包括以下步骤：步骤S11：构建模糊惯性BAM忆阻神经网络驱动系统为： 其中时间t≥0；i＝1,2,…,n；j＝1,2,…,m；n≥2和m≥2分别为所述驱动系统第i层和第j层神经元个数；xit和yjt分别为驱动系统第i层和第j层神经元在t时刻的状态变量，和分别为状态变量xit和yjt的二阶导数，为驱动系统的惯性项；和为正常数；τt为离散时滞，且满足0≤τt≤τ，其中τ为正常数；和表示前馈模板；和表示模糊前馈最小模板；和表示模糊前馈最大模板；和表示模糊反馈最小模板的元素；和表示模糊反馈最大模板的元素；和分别表示第j个神经网络和第i个神经网络的输入；∧和∨分别表示模糊与和模糊或运算符，且对于任意实数a、b满足： fj·和gi·表示激活函数，所述各激活函数均满足利普希茨条件，即满足对于任意实数a和b，和|gia-gib|≤Li|a-b|，其中Li和为正常数；同时所述各激活函数均是有界的，满足和|gi·|≤Fi，其中Fi和为正常数；ajixit、bjixit、cijyjt和dijyjt表示忆阻连接权重，且分别满足： 其中忆阻器的切换间隔Ti0，和都是常数，引入替换函数αi和βj为常数，对驱动系统进行变量替换，改写为如下形式： 步骤S12：构建与所述驱动系统相对应的响应系统： 其中和分别表示响应系统第i层和第j层神经元在t时刻的状态变量；uit、vit、和为待设计的自适应量化控制器；和表示忆阻连接权重，且分别满足： 其中忆阻器的切换间隔Ti0，和都是常数，所述响应系统中其它性能指标和驱动系统中的性能指标相同；步骤S2：设定所述驱动系统和响应系统的同步误差，并建立同步误差系统；步骤S3：设计自适应量化控制器，将所述自适应量化控制器作用于所述响应系统，使得所述响应系统固定时间同步于所述驱动系统，进而实现保密通信方法。

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