离散神经网络指数稳定改进条件

研究了一类时滞离散神经网络指数稳定及鲁棒稳定问题.结合线性矩阵不等式技术,构造了一个新的广义李亚普诺夫函数,得到了新的指数稳定条件.数值算例表明与以往文献中的结果相比,新准则具有较弱的保守性.     

离散神经网络指数稳定的增强李亚普诺夫方法

This paper addresses the problem of robust stability for a class of discrete-time neural networks with time-varying delay and parameter uncertainties.By constructing a new augmented Lyapunov-Krasovskii function,some new improved stability criteria are obtained in forms of linear matrix inequality（LMI） technique.Compared with some recent results in the literature,the conservatism of these new criteria is reduced notably.Two numerical examples are provided to demonstrate the less conservatism and effectiveness of the proposed results.     

混沌时滞随机神经网络同步控制

研究了一类混沌时滞随机神经网络同步控制问题．采用更具一般性的时滞反馈控制器,通过巧妙地构造Lyapunov数,分别得到了均方指数同步和均方渐近同步两个判别准则．仿真例子表明,新准则是有效的．     

随机投针试验参数优化设计

应用蒲丰随机投计试验进行模拟计算，其计算的精度与试验的参数有关。本文讨论试验参数的优化设计，理论分析表明，我们设计的试验参数可以在相同的精度要求下，降低模拟计算的试验次数。     

一种调查敏感性问题的随机化方法

根据已有的调查定性敏感性问题的方法,本文提出了一种新的随机化调查方法,该方法得到的估计量在一定条件下具有较小的方差.     

有异常值时配回归直线的简便处理

经典回归方法对于处理可能存在异常值的数据不具有稳健性。本文对于一元线性回归，提出一种简便的处理方法，并做了相应的分析。这种方法的思想，产生于一个熟知的几何事实。