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细胞神经网络(CNN)是一种结合了细胞自动机和Hopfield神经网络优点的非线性反馈型神经网络,其各个神经单元之间的局部连接性使其易于构建超大规模集成电路(VLSI)。混沌现象是非线性科学的研究热点,通过构建适当的细胞神经网络系统可以产生稳定的混沌特性。近年来,利用细胞神经网络系统产生混沌现象在信号处理,图像处理,保密通信等领域已经得到广泛的应用。本文对分数阶细胞神经网络进行了深入研究,并构建了能够产生稳定混沌特性的分数阶细胞神经网络系统。同时设计出一种新的驱动-响应同步控制器及参数自适应调整率实现分数阶细胞神经网络的混沌同步控制。本文的工作及结论主要包括以下几点:1.细胞神经网络系统是非线性系统,具有丰富的动力学行为,究了基于分数阶的三维细胞神经网络系统的混沌特性及其实现电路。构建新的整数阶三维细胞神经网络系统,通过对其非线性动力学分析、数值计算与电路仿真,验证了该系统混沌吸引子的存在性及物理上的可实现性。同时通过调节线性参数b,研究了新的细胞神经网络系统在基于分数阶q_i(i=1,2,3)不同组合条件下所表现出的混沌特性。结合分数阶电路理论分析分数阶电路中各单元电路形式,并设计了相应参数b可变、阶数值q_i可切换的分数阶细胞神经网络电路系统。经统计本设计可实现13824种多元组合电路,并选取具有代表性组合电路进行电路仿真。仿真结果表明,多元电路仿真和数值仿真具有相似的混沌相图,从而证实了细胞神经网络在分数阶条件下仍表现出丰富的动力学特性,具有灵活实用价值和现实推广意义。2.设计自适应同步控制器及参数自适应调整律实现分数阶细胞神经网络系统驱动-响应系统同步。构建一个新的分数阶细胞神经网络系统,设计驱动系统非线性参数已知而响应系统非线性参数值未知的驱动-响应系统,运用自适应同步控制器及参数自适应调整律实现该驱动-响应系统同步。数值仿真和动力学分析结果表明新的分数阶细胞神经网络系统具有混沌特性。结合分数阶电路理论设计出新的分数阶细胞神经网络系统同步控制的电路原理图。本方案实际可实现4096种多元组合电路,选取分数阶q_i(i=1,2,3)相同值(即q1=q2=q3=0.95)的组合电路进行电路仿真。仿真结果表明,多元电路仿真和数值仿真实验结果具有很高的吻合度。从而证实了该自适应同步控制方法在物理上的可实现性,在工程领域中具有现实的应用价值。