Quasi-synchronization of stochastic memristive neural networks subject to deception attacks

In this paper, the quasi-synchronization problem of stochastic memristive neural networks (MNNs) subject to deception attacks is investigated via hybrid impulsive control. Deception attacks in the MNN synchronization model, which involve the attacker attempting to inject some false data into sensor-...

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Veröffentlicht in:	Nonlinear dynamics Jg. 111; H. 3; S. 2443 - 2462
Hauptverfasser:	Chao, Zhou, Wang, Chunhua, Yao, Wei
Format:	Journal Article
Sprache:	Englisch
Veröffentlicht:	Dordrecht Springer Netherlands 01.02.2023 Springer Nature B.V
Schlagworte:	Automotive Engineering Classical Mechanics Control Deception Design parameters Dynamical Systems Engineering Mechanical Engineering Neural networks Original Paper Synchronism Vibration Quasi-synchronization Memristive neural networks Stochastic disturbance Impulsive differential inequality Deception attack
ISSN:	0924-090X, 1573-269X
Online-Zugang:	Volltext
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