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992.
In this paper, the problem of partial equiasymptotic stability for nonlinear time-varying differential equations are analyzed. A sufficient condition of partial stability and a set of sufficient conditions of partial equiasymptotic stability are given. Some of these conditions allow the derivative of Lyapunov function to be positive. Finally, several numerical examples are also given to illustrate the main results. 相似文献
993.
Decentralized state-feedback chaotification method of discrete Takagi-Sugeno fuzzy systems 下载免费PDF全文
A new chaotification method is proposed for making an arbitrarily given discrete Takagi-Sugeno (TS) fuzzy system chaotic. Based on a given discrete TS fuzzy system, the new chaotification method uses the decentralized state-feedback control and the continuous sawtooth function, instead of the modulo operation, to construct a chaotic nonlinear system,which can generate discrete chaos with the arbitrarily desired amplitude bound. We apply the improved Marotto theorem to mathematically prove that the controlled system is chaotic in the sense of Li and Yorke. In particular, an explicit formula for the computation of chaotification parameters is obtained. A numerical example is used to illustrate the theoretical results. 相似文献
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"最速降线"问题——数学史上最激动人心的一次公开挑战 总被引:1,自引:0,他引:1
1问题的起源与挑战的提出意大利科学家伽利略(Galileo,1564—1642)在1630年提出一个分析学的基本问题:“一个质点在重力作用下,从一个给定点到不在它垂直下方的另一点,如果不计摩擦力,问沿着什么曲线滑下所需时间最短”,这就是数学史上著名的最速降线问题的起源.八年后,也就是1 相似文献
996.
1传统的作业批改方法的弊端1.1教师赘累,事倍功半大多数中学物理教师至少带三个班的课,以学生每周交三次作业计算,平均每天要处理约80份作业,至少要花三个小时,再除去上课时间,还能有多少时间去钻研教材,认真备课,加强辅导呢?实际上为了几道练习题,教师必须做约80次的重复劳动,虽然在批改过程中也会发现若干问题,帮助学生纠正某些错误,但比起所花费的时间来,效率很低. 相似文献
997.
998.
999.
提出了一种新颖的广义径向基函数神经网络模型,其径向基函数(RBF)的形式由生成函数确定.然后,给出了易实现的梯度学习算法,同时为了进一步提高网络的收敛速度和网络性能,又给出了基于卡尔曼滤波的动态学习算法.为了验证网络的学习性能,采用基于卡尔曼滤波算法的新型广义RBF网络预测模型对Mackey-Glass混沌时间序列和Henon映射进行了仿真.结果表明,所提出的新型广义RBF神经网络模型能快速、精确地预测混沌时间序列,是研究复杂非线性动力系统辨识和控制的一种有效方法.
关键词:
广义径向基函数神经网络
卡尔曼滤波
梯度下降学习算法
混沌时间序列
预测 相似文献
1000.
提出了一种新的基于支持向量机的混沌时间序列预测方法,该方法利用平均场理论使支持向量机的学习过程变得简单高效。同时由于该方法将支持向量机的参数近似为高斯分布的,因此采用平均场理论能够容易的求解这些参数,这样获得的支持向量机的参数比传统的基于二次规划的算法更加精确,而且学习速度更快。最后利用该方法对嵌入维数与模型的泛化能力关系进行了探讨,并利用Mackey-Glass时间序列对该方法进行了验证,结果表明:该预测方法能精确地预测混沌时间序列,而且在混沌时间序列的嵌入维数未知时也能取得比较好的预测效果.这一结论预示着平均场支持向量机是一种研究混沌时间序列的有效方法. 相似文献