比较原理与一类具有时滞和马尔科夫切换的随机抛物方程组的稳定性分析（英文）北大核心CSCD

研究一类具有时滞和马尔科夫切换的随机抛物方程组的均方稳定性.通过建立比较原理,运用时滞微分不等式和随机分析技巧,获得了该系统的均方稳定、均方一致稳定、均方渐近稳定和均方指数稳定.最后,给出了主要定理的一个应用实例.     

随机时滞控制系统的均方BIBO稳定性

本文研究了具有时滞和非线性扰动的随机控制系统的均方有界输入-有界输出(BIBO)稳定.首先,探讨了具有离散时滞和非线性扰动的随机系统的均方BIBO稳定性问题,在此基础上,进一步研究带有离散时滞和分布时滞以及非线性扰动的随机系统的均方BIBO稳定性.通过设计合理的控制器,建立合适的Lyapunov泛函,结合Riccati矩阵方程,得到时滞依赖的均方BIBO稳定性条件.     

随机变时滞模糊神经网络的均方指数稳定性

利用Lyapunov泛函和随机分析的方法,研究了一类具有变时滞随机模糊细胞神经网络的均方指数稳定性,得到了这类神经网络均方指数稳定性的充分条件.数值例子说明了得到的结果的有效性.     

时滞不确定性Markov切换线性随机微分系统的指数鲁棒稳定性

研究了一类时滞不确定性Markov切换随机微分系统的均方指数鲁棒随机稳定性\bd 系统中的时滞是时变的, 不确定项结构为范数有界, Markov切换是连续时间、离散状态的时齐Markov过程{\bf\!.} 利用随机Lyapunov函数方法和LMI技术, 得到了几个判定系统均方指数鲁棒随机稳定性的充分性条件\bd 一个数值例子说明了判据的有效性和可行性.     

随机Hopfield时滞神经网络均方指数稳定性: LMI方法

该文通过系统变换技巧, 构造出新型的Lyapunov泛函. 利用此Lyapunov泛函, 基于线性矩阵不等式, 得到了随机Hopfield时滞神经网络与时滞相关及与时滞无关均方指数稳定性新的充分条件. 数值例子表明, 与已有结果相比, 该文的结果具有较少的保守性.     

����״̬������Markov�л����ʱ��ϵͳ�ľ���ָ���ȶ���

考察一类Markov切换时变时滞随机系统的均方指数稳定性. 利用基于Liapunov函数和线性矩阵不等式的方法, 给出了使状态反馈控制系统能克服不确定性和随机干扰, 在均方意义下达到指数稳定的充分条件. 当Markov链遍历所有模态时, 给出了一个独立于Markov链模态集的增益矩阵, 使得状态反馈控制系统均方指数稳定     

具混合时滞中立型随机神经网络均方渐近稳定性

研究了一类具有混合时滞和非线性干扰中立型不确定随机神经网络鲁棒稳定性,所考虑的不确定为范数有界,混合时滞由离散和分布时滞组成,借助李雅普诺夫函数和随机稳定性理论,利用伊藤公式,给出并证明了使系统鲁棒稳定的充分条件,所有结果以线性矩阵不等式的形式给出,数值算例表明了所给方法的有效性.     

具有随机切换非线性的时滞神经网络的非脆弱状态估计

探讨了带有随机切换非线性和混合时滞的不确定神经网络的非脆弱状态估计问题.首先,给出了所研究神经网络的数学模型;其次,基于有效信息设计非脆弱状态估计器,采用范数有界不确定性刻画了状态估计器增益矩阵的摄动现象;再次,基于Lyapunov稳定性定理给出了新的线性矩阵不等式描述的稳定性条件;最后,给出了仿真实验验证所提出的状态估计算法的可行性.     

具有跳跃的随机神经网络的均方稳定性

研究了一类新的具有脉冲跳跃的Hopfield神经网络系统模型,其中脉冲时刻的跳跃是由一般的随机序列所引起,通过运用Lyapunov函数方法,获取了一些新的均方稳定性结果.由于脉冲的跳跃使得不稳定的神经网络变成稳定,因而所得的结果也可以运用到其他相关领域.     

具扩散的年龄结构脉冲随机时滞种群方程的均方稳定性(英文)

本文考虑一类具扩散的年龄结构脉冲随机时滞种群方程.主要目的是研究具扩散的年龄结构脉冲随机时滞种群平凡解的均方稳定性,给定两个使平凡解均方稳定的充分条件.     

Stability of Delayed Markovian Switching Stochastic Neutral-type Reaction-diffusion Neural Networks

This paper is concerned about exponential stability in mean square of Markovian switching delayed reaction-diffusion neutral-type stochastic neural networks (RNSNNs). By Lyapunov function method, several novel stability criteria on exponential mean square stability of Markovian switching RNSNNs with time-varying delays are obtained. In the end, two examples are given to verify the feasibility of our findings.     

具有多重权值的时滞复杂网络固定时间同步问题研究

文章研究了基于非周期间歇性控制的具有多重权值和耦合时滞的复杂网络固定时间同步问题.通过构建具有多重权值的复杂网络模型,并基于固定时间稳定性引理和矩阵理论,给出了实现复杂网络固定时间同步的充分条件.此外,文章设计了固定时间非周期切换控制器,获得了实现复杂网络同步的时间上界的估计值.结论证明了实现网络同步的时间与网络的初始状态无关,最后数值模拟说明了理论结果的正确性和有效性.     

Delay-Dependent Criteria for Robust Stabilization of Markovian Switching Networks with Time-Varying Delay

Abstract

A problem of feedback stabilization of hybrid systems with time-varying delay and Markovian switching is considered. Delay-dependent sufficient conditions for stability based on linear matrix inequalities (LMI's) for stochastic asymptotic stability is obtained. The stability result depended on the mode of the system and of delay-dependent. The robustness results of such stability concept against all admissible uncertainties are also investigated. This new delay-dependent stability criteria is less conservative than the existing delay-independent stability conditions. An example is given to demonstrate the obtained results.     

具有泄漏时滞的复值神经网络的全局同步性

研究了一类具有泄漏时滞的复值神经网络的全局同步性问题.在不要求激励函数可分离为实部函数和虚部函数的条件下,通过构造合适的Lyapunov-Krasovskii泛函,并运用驱动-响应同步方法、自由权矩阵方法和矩阵不等式技巧,获得了具有泄漏时滞的复值神经网络全局同步性的充分条件和同步控制器设计方法.给出的判据是由复值线性矩阵不等式表示的,易于MATLAB软件的YALMIP Toolbox实现.数值仿真实例验证了获得结果的有效性.     

具有不同耦合强度且带有时滞的振子网络上的同步

本文研究了具有不同耦合强度且带有时滞的振子网络上的同步问题．我们给出了该网络同步状态的稳定性准则，证实了其同步状态的稳定性与网络的拓扑性无关．最后，通过数值模拟验证了我们的理论结果．     

利用动态贝叶斯网构建基因调控网络的研究进展

构建基因调控网络是21世纪人类科学所面临的重要挑战之一。基因调控网络是一个基因组内基因相互作用而形成的关系网络,它从全基因组水平上以系统和全局的角度来研究复杂的生命现象及其本质。本文阐述了近几年来此领域的研究进展,着重介绍利用动态贝叶斯网络重构基因调控网络的若干模型,包括加权核l1模型,正则化模型、高斯混合贝叶斯网模型和自回归时间变化模型。     

Robust Control of Markovian Switching Stochastic Systems with Noise Dependent States and Inputs

A problem of state feedback stabilization of discrete-time stochastic processes under Markovian switching and random diffusion (noise) is considered. The jump Markovian switching is modeled by a discrete-time Markov chain. The control input is simultaneously applied to both the rate vector and the diffusion term. Sufficient conditions based on linear matrix inequalities (LMI's) for stochastic stability is obtained. The robustness results of such stability concept against all admissible uncertainties are also investigated. An example is given to demonstrate the obtained results.     

带马尔可夫跳的随机Hopfield神经网络的以分布渐近稳定性

讨论了带马尔可夫跳的随机Hopfield神经网络的以分布渐近稳定性.通过构造合适的Lyapunov函数,获得了判定带马尔可夫跳的随机Hopfield神经网络的以分布渐近稳定性的充分条件.     

带有泊松跳跃马尔可夫调制的中立型随机时滞微分方程近似解的依概率收敛

本文在局部Lipschitz条件和一些附加条件下得到了方程的全局解, 而未使用线性增长条件. 另外, 对带有泊松跳跃马尔可夫调制的中立型随机时滞微分方程近似解的收敛性进行了研究, 取代了以往的均方收敛方式, 改为依概率收敛. 从而对现有的一些结果进行了改进.