S-分布时滞静态神经网络的全局指数鲁棒稳定性

研究了一类S-分布时滞静态神经网络的全局指数鲁棒稳定性的问题。通过同胚映射理论、不等式技巧和构建合适的Lyapunov泛函,得到了全局指数鲁棒稳定性的一些易于验证的充分性条件,并给出了一个仿真实例来说明结果的有效性和实用性。     

S-分布时滞随机竞争神经网络的指数稳定性

讨论S-分布时滞随机竞争神经网络模型解的存在性和渐近行为,运用Lyapunov泛函方法和随机分析技巧,研究了网络的全局均方指数鲁棒稳定和几乎必然指数稳定性,给出了易于验证的稳定性判据。仿真实验表明了结论的正确性。     

S-分布时滞的随机Hopfield神经网络的稳定性

研究一类具有S-分布时滞的随机Hopfield神经网络的稳定性问题。通过构造随机Lyapunov泛函与随机分析技巧相结合的方法得到了实用有效的判别准则.具有S-分布时滞的Hopfield神经网络解决了具有离散时滞的Hopfield神经网络和具有连续分布时滞的Hopfield神经网络不能相互包含的问题。且本文在已有文献的系统模型中加入了随机干扰项,证明了该随机Hopfield神经网络全局解的存在唯一性及其全局均方鲁棒指数稳定性,使其具有更广泛的实际应用价值,推广了相关文献中的结果。     

具有Leakage变时滞的脉冲反应扩散神经网络的鲁棒指数稳定性

研究一类具有Leakage变时滞和不确定参数的脉冲反应扩散神经网络的平衡点的鲁棒指数稳定性。所研究模型中的Leakage时滞为变时滞,脉冲既与神经元当前状态有关,又与Leakage时滞和传输时滞所产生的历史状态有关。利用Lyapunov函数、Razumikhin技巧和线性矩阵不等式(LMI)方法获得了系统鲁棒指数稳定的新的判别条件。最后给出一个实例说明结果的有效性和实用性。     

S分布时滞静态递归神经网络周期解的存在与全局指数稳定性

利用迭合度理论和推广的Halanay矩阵时滞微分不等式讨论了S-分布时滞静态递归神经网络模型的周期解,给出了周期解存在性和全局指数稳定性的充分条件。     

一类含脉冲的随机区间细胞神经网络模型的周期解和稳定性

讨论了一类含脉冲的S-分布时滞随机区间细胞神经网络的周期解和指数稳定性问题。利用随机分析的知识、不等式技巧和Poincaré压缩映像理论,研究了系统周期解的存在性和稳定性,得到了S-分布时滞随机细胞神经网络周期解的存在性和全局p阶指数稳定性的新代数判据,同时对周期解的指数收敛率进行了估计,最后通过例子说明了结果的实用性和有效性。     

时滞不确定随机系统的鲁棒稳定性

主要研究了带有时滞的不确定随机系统的均方鲁棒指数稳定性问题。根据有关线性矩阵不等式理论,结合李亚普诺夫函数法,充分利用系统的扩散项,建立了1个新的时滞相关稳定判据,使文中的时滞不确定随机系统是鲁棒均方指数稳定的。给出了具体的数值例子说明了研究结果的可行性和有效性。     

时滞不确定随机系统的鲁棒稳定性

主要研究了带有时滞的不确定随机系统的均方鲁棒指数稳定性问题.根据有关线性矩阵不等式理论,结合李亚普诺夫函数法,充分利用系统的扩散项,建立了1个新的时滞相关稳定判据,使文中的时滞不确定随机系统是鲁棒均方指数稳定的.给出了具体的数值例子说明了研究结果的可行性和有效性.     

具有S分布时滞细胞神经网络的全局指数稳定性

研究了一类具有S分布时滞细胞神经网络的全局指数稳定性.利用Banach不动点定理,通过构造Lyapunov 泛函,结合Hardy不等式和推广的Halanay时滞微分不等式,给出了全局指数稳定性的充分条件,并做出了比较说明.     

具有S-分布时滞的中立型细胞神经网络的周期解的存在性

由于具有S-分布时滞的中立型细胞神经网络的应用越来越广泛,因此对其进行研究不但是理论需要也是应用需要。本文通过利用拓扑度理论和不等式技巧,研究了具有S-分布时滞的中立型细胞神经网络周期解的存在性,给出了周期解存在的判据,并举例说明了所得结果的正确性,推广了相关文献[4,7]等的结果。     

时滞Hopfield神经网络的概周期解

主要研究一类无限区间上的具有S-分布时滞的Hopfield神经网络模型的概周期解问题。一方面去掉激活函数必须满足全局Lipschitz条件的限制,另一方面扩大时滞的应用范围,利用Banach不动点定理和不等式分析技巧,得到了保证所研究的神经网络的概周期解的存在性与全局吸引性的充分条件,并用一个例子说明了所得结果的有效性与可行性。本文结果在一定程度上改善和推广了已有文献的结论。     

线性离散时滞系统的指数稳定性

本文研究了一类线性离散时滞系统的指数稳定问题。通过构造适当的Lyapunov-Krasovskii泛函,利用矩阵不等式技术,给出了线性离散时滞系统与时滞相关的指数稳定的充分条件。应用本文的结果,得到了不确定离散时滞系统与时滞相关的鲁棒指数稳定的新判据,并用数值算例说明了本文结果的可行性与有效性。     

一类线性中立型不确定时滞系统的鲁棒稳定性

文中讨论了一类线性中立型不确定时滞系统的鲁棒稳定性问题。在Lyapunov泛函的基础上,通过引入一些能够减少结论保守性的松弛矩阵,得到了1个基于线性矩阵不等式(LMI)的时滞相关稳定性的充分条件。最后用数值例子说明了本文结果的有效性。     

S分布时滞静态神经网络的全局渐近同步性

本文研究了一类S分布时滞静态神经网络模型作为驱动-响应系统的全局渐近同步性。在激活函数满足全局Lipschitz连续的条件下,设计了相应的响应系统的控制器,应用Lyapunov泛函方法及一些不等式技巧,得到了易于应用驱动—响应系统全局渐近同步性的的充分性判别准则。最后,通过实例验证了所得结论的有效性。     

多组多滞后区间中立型非线性时变控制系统的鲁棒镇定

采用无滞后控制系统与滞后控制系统的等价性方法，研究了多组多滞后区间系数中立型非线性时变控制系统的鲁棒镇定问题，给出了区间长度及时滞的估计范围，进而得到了系统渐近稳定的判定条件。此判据包涵了有关文献的结果，结论更具有一般性。     

时滞网络控制系统的动态输出鲁棒控制

针对网络控制系统中存在的不确定时滞,将网络控制系统模型转化为不确定系数的离散时间模型。利用Lya-punov稳定性理论和线性矩阵不等式技术,提出动态输出鲁棒控制器的设计方法,同时给出闭环系统鲁棒渐近稳定的充分条件。仿真例子验证了所提方法的有效性。     

乘性区间线性系统鲁棒稳定性

研究乘性区间线性系统的鲁棒稳定性分析问题.首先根据特征值判据,给出单乘性区间线性系统鲁棒稳定性的充分必要条件.对于多乘性区间线性系统,给出边界值矩阵的定义.然后利用Lyapunov稳定性理论,给出多乘性区间线性系统的鲁棒稳定性判据.最后,通过1个反例说明文中方法的有效性.     

多滞后区间系数非线性大系统的鲁棒镇定

研究一类多时滞非线性大系统的鲁棒镇定问题。利用大系统的分解法将多时滞非线性大系统分解后,首先讨论了无时间滞后情形关联子系统指数镇定的条件，然后考虑多时滞情形，最终给出了多时滞非线性大系统的指数镇定的充分条件；给出了区间长度范围的计算公式和时间滞后的估计公式；通过对比看出。对参数选取加权的方法是有意义的。     

基于滑模方法的不确定分数阶广义系统的鲁棒无源控制

本文研究了基于滑模控制的一类不确定分数阶广义系统的可容许性和鲁棒无源性问题。首先,设计了一种含有奇异矩阵的分数阶积分型切换函数,对其求分数阶导数推导出等效控制,进而得到滑动模态方程。其次,针对滑动模态方程和系统输出方程,利用线性矩阵不等式技巧,给出了系统滑动模态具有鲁棒无源性和可容许性的充分性判据,并进一步建立了鲁棒无源可容许的可解性条件。同时,设计的分数阶滑模控制律保证了闭环系统状态轨迹能够到达预设的切换面。最后,通过一个仿真实例验证了本文结果的有效性。     

奥里油海上溢油扩散的数值模拟及信息熵预测

利用CFD商业软件PHOENICS3.6.1对奥里油在恒定流情况下在海面和海下的稳态扩散进行数值模拟,通过对扩散的浓度场分布规律的分析,并与经验数据对比,表明奥里油在海下的扩散与其它类型油的扩散有所不同,在扩散的初期油的浓度与水深呈正比例关系衰减,在后期浓度则随水深呈指数型衰减.并应用信息熵理论对污染带的浓度分布进行预测,结果和数值模拟的结果吻合良好,表明用信息熵预测奥里油海上溢油扩散的浓度分布是可行的.