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异结构神经元模型的同步及应用 被引量:1

Chaotic Synchronization and Application of Neuron Models with Different Structures
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摘要 针对两个结构不同的神经元模型的混沌同步问题,文章分别研究了FitzHugh-Nagumo和Morris-Lecar神经元的动力学行为,根据Lyapunov稳定性理论,采用投影同步的方法设计了控制器,通过控制器实现了两个结构不同的神经元模型的混沌同步,并将所设计的神经元同步系统应用到了混沌保密通信中,进行了仿真实验,仿真结果表明,其在保密通信中具有有效性和可靠性。 In order to solve the chaotic synchronization problem of two neuron models with different structures, the dynamical behaviours of Fitzhugh-Nagumo(FHN) neurons and Morris-Lecar(ML) neurons are studied respectively. Based on Lyapunov stability theory, a controller is designed by using the method of projection synchronization, and the chaotic synchronization of two neuron models with different structures is realized by the controller. The neural synchronization system is applied to chaotic secure communication, and the simulation results verifies its effectiveness and reliability in secure communication.
作者 邬开俊 闫明俊 WU Kai-jun;YAN Ming-jun(School of Electronics and Information Engineering,Lanzhou Jiaotong University,Lanzhou 730000,China)
出处 《光通信研究》 2021年第6期23-27,37,共6页 Study on Optical Communications
基金 国家自然科学基金资助项目(61966022)。
关键词 神经元模型 混沌同步 投影同步 保密通信 neuronal model chaotic synchronization projection synchronization secure communications
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