随机细胞人工神经网络的稳定性

基于细胞神经网络输出函数饱和线性特性,采用分割状态空间为若干子区域的方法,对处于噪声环境下的细胞神经网络的几乎必然指数稳定性进行了分析.在噪声扰动项分别满足Lipschitz条件和线性条件下,依据平衡点所处子区域位置,得到了对应区域中仅依赖于网络参数构成的矩阵负定性的若干代数判别条件.特别地,如果平衡点为区域内点,所得结果是非常方便检验的.研究结果可供网络设计参考,并可用来计算网络抗干扰强度.     

基于递归型神经网络动力学求解时变凸二次规划

为了在线求解时变凸二次规划问题,实现误差精度更高、求解时间更短和收敛速度更快的目标。本文采用了求解问题更快的时变网络设计参数,选择了有限时间可以收敛的Sign-bi-power激活函数,构造了一种改进的归零神经网络动力学模型。其后,分析了模型的稳定性和收敛性,得到其解能够在有限时间内收敛。最后,在仿真算例中,与传统的梯度神经网络和归零神经网络模型相比,所提模型具有更高的误差精度、更短的求解时间和更快的收敛速度,优于前两种网络模型。     

几类基于Cauchy矩阵的变系数线性差分方程组的稳定性条件

讨论了几类变系数线性差分方程组的Cauchy矩阵的表达式和它的范数估计式，以此为基础给出了时变系数线性差分方程稳定性的若干充分条件。     

线性泛函微分方程关于部分变元稳定性的充要条件

本文在引进具有界滞量线性泛函微分方程的Cauchy矩阵的截断矩阵与截断解算子概念的基础上 ,讨论了这类方程关于部分变元各种稳定性的充要条件 .本文包含此类方程相应的关于全体变元稳定性的经典结论为其特例 .     

基于神经网络的大规模联立线性方程的实时解

本文研究了大规模线性方程问题的扰动Hopfield神经网络, 并给出了网络收敛的判别准则. 在一定条件下, 网络的稳态误差一致有界或者收敛于0, 网络具有较好的鲁棒性. 最后数值仿真验证了方法的有效性.     

基于神经网络的大规模联立线性方程的实时解

本文研究了大规模线性方程问题的扰动Hopfield神经网络,并给出了网络收敛的判别准则.在一定条件下,网络的稳态误差一致有界或者收敛于0,网络具有较好的鲁棒性.最后数值仿真验证了方法的有效性.     

基于鲁棒右互质分解的直流伺服系统精确跟踪控制

对含有不确定性的直流伺服控制系统, 通过应用鲁棒右互质分解方法,设计了一种基于鲁棒右互质分解的精确跟踪控制系统;通常情况下,直流伺服系统中存在诸如非线性特性及参数辨识引起的模型误差和外界扰动,在设计的控制系统中,未知模型误差和外界扰动对系统性能的影响都被看作直流伺服系统的不确定性;在考虑到这些不确定性情况下,设计了一种基于鲁棒右互质分解理论的精确跟踪控制;首先在考虑未知的不确定模型影响系统性能指标的情况下,设计了一种基于演算子理论的反馈控制结构,此结构可以消除不确定模型的影响,在此基础上,设计了基于鲁棒右互质分解的鲁棒精确跟踪控制系统,得出精确跟踪条件;仿真结果表明使用提出的方法可以有效地消除不确定性,使得伺服系统具有很强的鲁棒性和精确跟踪能力。     

随机线性系统部分变元稳定的充要条件

在引进随机线性系统截断Cauchy矩阵概念的基础上，应用矩阵分析的方法讨论了该类系统关于部分变元的几乎必然稳定性（a.s.稳定性），得到了只依赖于截断Cauchy矩阵有界性或渐近性的系统各种a.s.稳定的等价条件及系统某些不同稳定性之间的等价关系，研究结果在系统分析与设计中具有理论指导意义。     

随机线性系统依概率稳定的若干等价条件

在系统分析与设计时，需要对系统的动态行为有所了解。为此，讨论了Ito^微分方程描述的线性随系统依概率稳定性问题。借助Cauchy矩阵，利用测度的单调性与连续性，得到了该类系统在概率意义下的稳定性，包括稳定、一致稳定、渐近稳定和全局稳定的若干充要条件，这些条件只与Cauchy矩阵的有界性和吸引性有关。