一类时滞非线性系统的自适应模糊控制

对于一类SISO输入时滞已知,状态时滞不确定但有上界的能采用后推设计方法的非线性系统提出一种基于后推设计、自适应模糊控制和滑模控制的控制方案.通过状态变换,把输入时滞系统转化为无输入时滞的系统.用模糊系统来估计系统的未知连续函数,对转化后的新系统设计自适应滑模控制器,使得新系统的状态有界,通过递推证得原系统的状态半全局一致有界.     

一类不确定时变时滞系统的鲁棒自适应稳定控制

研究了一类不确定时变时滞系统的鲁棒自适应稳定控制问题.系统包含多变时滞非线性扰动.基于Lyapunov稳定性理论和Lyapunov-K rasovsk ii型泛函设计出了一种无记忆的自适应状态反馈控制器,并证明了满足一定条件时,此控制器使得闭环系统最终一致有界.     

一类非线性时滞混沌系统的自适应脉冲同步

针对一类非线性时滞混沌系统,提出了一种新的自适应脉冲同步方案.首先基于Lyapunov稳定性理论、自适应控制理论及脉冲控制理论设计了自适应控制器、脉冲控制器及参数自适应律,然后利用推广的Barbalat引理,理论证明响应系统与驱动系统全局渐近同步,并给出了相应的充分条件.方案利用参数逼近Lipschitz常数,从而取消了Lipschitz常数已知的假设.两个数值仿真例子表明本方法的有效性.     

基于神经网络的一类非线性时滞系统自适应控制器设计

针对一类带有扰动和未知时滞的非线性系统,通过反步方法设计一种鲁棒自适应控制器.提出了一种新的Lyapunov-Krasovskii泛函,补偿了未知时滞项的不确定性.引入一种合适的偶函数,避免了控制器的奇异性问题.通过Lyapunov直接方法,证明了所设计的控制器能保证闭环系统所有信号全局一致最终有界.     

基于观测器的非严格反馈时滞非线性系统的神经网络自适应控制

针对一类非严格反馈的时滞非线性系统,研究了一类基于观测器的自适应神经网络控制问题.针对系统中存在未知状态变量的问题,设计了一个状态观测器.利用反步法和径向基神经网络的逼近特性,提出了一种自适应神经网络输出反馈控制方法.所设计的控制器保证了闭环系统中所有信号的半全局一致有界性.最后,通过仿真验证了所提控制方法的有效性.     

基于RBF神经网络的一类非线性时滞系统自适应控制器设计

针对一类带有未知非线性函数的严格反馈非线性时滞系统,设计了一种自适应神经网络控制器.选择径向基函数神经网络逼近未知的非线性函数.所提出的控制方案能保证闭环系统的所有信号是全局一致最终有界的.证明了跟踪误差信号将收敛于一个小紧集内.仿真实例验证了所提出方法的有效性.     

一类不确定非线性时滞系统的模糊自适应控制

针对一类不确定上界未知的非线性时滞系统,基于松散稳定性条件,讨论了系统的模糊自适应控制问题 .通过在Lyapunov泛函中引入参数,得到带调节因子的时滞相关稳定性条件.设计出基于观测器的自适应模糊控制器,观测增益矩阵和反馈增益矩阵可以通过求解线性矩阵不等式得到 .当调节因子取不同值时,观测增益矩阵和反馈增益矩阵也是不同的,因此,闭环系统的动态性能可以通过选取合适的调节因子来优化.最后通过一个实例验证了所给结论的有效性.     

不确定关联时滞大系统的自适应分散镇定控制

针对时变的满足一定匹配条件的不确定关联时滞大系统,利用自适应界化技术,给出了设计分散镇定控制器的自适应的方法.其特点是在假设中系统不确定项是有界的,但界是未知的,且在关联项存在时变时滞的情况下证明了闭环自适应系统的渐近稳定性.最后举例说明了该方法的有效性.     

自适应稀疏伪谱逼近新方法

自适应稀疏伪谱逼近法是广义混沌多项式类方法的最新进展,相对于其它方法具有计算精度高、速度快的优点.但它仍存在如下缺点：1）终止判据对逼近误差的估计精度偏低;2）只适用于单输出问题.本文提出了适用于多输出问题且具有更高逼近精度的自适应稀疏伪谱逼近新方法.本文首先提出了新型终止判据及基于此新型终止判据的自适应稀疏伪谱逼近新方法,并以命题的形式证明了新型终止判据相比于现有终止判据具有更高的估计精度,从而使基于此的逼近函数精度更接近于预期精度;进而,本文基于指标集的统一策略和新型终止判据,提出了适用于多输出问题的自适应稀疏伪谱逼近新方法,该方法因能充分利用各输出变量的抽样结果,具有比将单输出方法直接推广到多输出问题更高的计算效率.多个算例验证了本文所提出新方法的有效性和正确性.     

等腰三角形Mindlin板的自由振动分析

提出了一种新方法来对基于 Mindlin剪切变形理论的等腰三角形板进行自由振动分析 .此方法采用了一种新的基函数并利用 pb-2 Rayleigh-Ritz边界函数得到了一种新型的 Ritz方法 .这种方法的有效性通过收敛性和对比性分析得到了证实 .数值结果表明此方法相当精确有效 .     

矩形厚板的自由振动分析

出了一种新方法来对基于 Mindlin剪切变形理论的矩形厚板进行自由振动分析 .此方法采用了一种新的基函数并结合 pb-2 Rayleigh-Ritz边界函数得到了一种新型的 Ritz方法 .数值结果表明此方法相当精确有效 .     

一类非线性两级整数规划问题的全局优化方法

本文研究了整数规划连续化的途径,对一类非线性两级整数规划问题的上级规划连续化以后采用模拟退火算法;其对应的下级规划问题采用离散搜索法求解,从而给出了求解一类非线性两级整数规划问题的一种全局优化算法,并通过算例验证了该算法是有效的.     

考虑多元关联关系和语义变换的直觉不确定语言多属性决策方法

针对属性值为直觉不确定语言变量的多属性决策问题,提出一种不仅可以捕获属性间的多元关联关系并且能够满足决策者不同语义转换需求的多属性决策方法。首先,考虑已有运算法则缺少封闭性和灵活性,结合语言刻度函数,提出一种新的直觉不确定语言变量运算法则和排序方法。其次,根据新的运算法则,提出可以捕获属性间多元关联关系的直觉不确定语言Hamy平均及其加权形式,并对新算子的优良性质和特例进行了探讨和分析。进而,提出一种新的多属性决策方法。最后,通过算例和对比分析验证了该方法的有效性和优越性。     

Modified descent-projection method for solving variational inequalities

In this paper, we propose a modified descent-projection method for solving variational inequalities. The method makes use of a descent direction to produce the new iterate and can be viewed as an improvement of the descent-projection method by using a new step size. Under certain conditions, the global convergence of the proposed method is proved. In order to demonstrate the efficiency of the proposed method, we provide numerical results for a traffic equilibrium problems.     

A bias corrected nonparametric regression estimator

In this article, we propose a new method of bias reduction in nonparametric regression estimation. The proposed new estimator has asymptotic bias order h⁴, where h is a smoothing parameter, in contrast to the usual bias order h² for the local linear regression. In addition, the proposed estimator has the same order of the asymptotic variance as the local linear regression. Our proposed method is closely related to the bias reduction method for kernel density estimation proposed by Chung and Lindsay (2011). However, our method is not a direct extension of their density estimate, but a totally new one based on the bias cancelation result of their proof.     

A new analytical modelling for fractional telegraph equation via Laplace transform

The main aim of the present work is to propose a new and simple algorithm for space-fractional telegraph equation, namely new fractional homotopy analysis transform method (HATM). The fractional homotopy analysis transform method is an innovative adjustment in Laplace transform algorithm (LTA) and makes the calculation much simpler. The proposed technique solves the nonlinear problems without using Adomian polynomials and He’s polynomials which can be considered as a clear advantage of this new algorithm over decomposition and the homotopy perturbation transform method (HPTM). The beauty of the paper is error analysis which shows that our solution obtained by proposed method converges very rapidly to the known exact solution. The numerical solutions obtained by proposed method indicate that the approach is easy to implement and computationally very attractive. Finally, several numerical examples are given to illustrate the accuracy and stability of this method.     

基于属性关联的不完全风险偏好信息大群体应急决策方法

针对特大突发事件应急决策中大群体专家存在偏好信息不完全的问题,本文提出一种新的不完全风险性信息大群体应急决策方法。首先,利用最优离散拟合方法对决策者的风险偏好因子进行测度并据此对专家聚类;其次,根据不完全偏好矩阵进行属性关联测度,提出了基于风险偏好和属性关联的新的补值模型,得到完全偏好信息矩阵;然后,运用主成分分析方法提取属性主成分,并结合属性权重进行信息集结和方案择优;最后,通过台风“天鸽”事件验证所提方法的可行性和有效性。     

Nonlinear Proximal Decomposition Method for Convex Programming

In this paper, we propose a new decomposition method for solving convex programming problems with separable structure. The proposed method is based on the decomposition method proposed by Chen and Teboulle and the nonlinear proximal point algorithm using the Bregman function. An advantage of the proposed method is that, by a suitable choice of the Bregman function, each subproblem becomes essentially the unconstrained minimization of a finite-valued convex function. Under appropriate assumptions, the method is globally convergent to a solution of the problem.