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相似文献
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1.
研究一类具有两个时滞和不确定性神经网络的全局渐近稳定性问题,通过构造新的Lyapunov函数,运用线性矩阵不等式理论将T-S模糊模型扩展到带有两个时滞的含有不确定项模糊神经网络,并给出系统稳定的充分条件。仿真实例验证了结论的有效性。  相似文献   

2.
利用M-矩阵的性质及矩阵不等式的分析技巧,研究变时滞静态神经网络的不变集、全局吸引集和全局周期吸引子.去掉了fj在R上的可微性条件以及有界性的限制,给出了较弱的判定变时滞静态神经网络的不变集、全局吸引集和全局周期吸引子的充分条件.特别的,对全局周期吸引子的存在范围进行估计.  相似文献   

3.
对一类具有比例时滞的脉冲二阶Hopfield神经网络进行研究。通过非线性变换,将系统等价变换成具有不等常时滞和变系数的脉冲二阶Hopfield神经网络;构造合适的Lyapunov泛函,应用不等式的分析技巧,研究系统的全局指数稳定性,得到保证该系统平衡点全局指数稳定的一个时滞依赖的充分条件。数值算例验证了所得结论的正确性和有效性。  相似文献   

4.
用非负矩阵和微分不等式技巧研究了一类S-分布时滞静态神经网络模型的不变集和吸引集,给出不变集和吸引集的空间位置,并且用不变集和吸引集给出了对吸引子存在范围的估计以及平衡点是全局吸引子的充分条件.  相似文献   

5.
文章通过Brouwer不动点理论论证平衡点的存在性,利用相关矩阵不等式论证其全局指数稳定性,研究具有变时滞离散神经网络平衡点的指数稳定性.  相似文献   

6.
运用不动点理论和微分不等式技巧研究了具有不同时间尺度的变时滞变系数竞争神经网络的概周期解,给出了其存在性和全局指数收敛性的一种判别准则.  相似文献   

7.
研究一类具有混合时变时滞的广义反应扩散神经网络模型,在Dirichlet边界条件下,利用线性矩阵不等式理论,获得该系统的全局渐近稳定性判据;该判据依赖于扩散系数和扩散空间,与以往结果相比,所得结果保守性较少。仿真实例说明了本方法的有效性。  相似文献   

8.
研究一类具比例时滞递归神经网络的无源性。通过非线性变换,将具比例时滞的模型等价变换成常时滞模型;通过构造合适的Lyapunov泛函和线性矩阵不等式,充分利用神经元激活函数的条件,得到两个新的保证具比例时滞递归神经网络无源性的条件。数值算例及其仿真结果验证了结论的正确性。  相似文献   

9.
研究含脉冲的变时滞静态神经网络模型的指数稳定性.通过构造恰当的Lyapunov泛函,利用线性矩阵不等式方法,给出了该神经网络模型在延迟依赖条件下的指数稳定性的充分条件.同时考虑时滞和脉冲的影响,因而考虑的情况更具普遍性,适用的范围更广.仿真例子说明所得结果适用范围宽,保守性小,易于验证的特点.  相似文献   

10.
通过引入衰减因子,构造一个新的Lyapunov泛函,结合不等式技巧,利用随机分析理论研究同时具有无界时变时滞和有界分布时滞的随机神经网络的p阶矩指数稳定性和几乎必然指数稳定性。所得稳定性判据只涉及系统本身参数,易于在实践中验证,结论推广改进了相关文献的结果。实例说明方法的有效性。  相似文献   

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12.
根据2004全国第1次经济普查数据,用主成份分析法,构建了一个产业竞争力的评价模型.对嘉兴制造业内部30个行业进行分析,并提出相应对策.  相似文献   

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不同稻作区蜘蛛群落组成与分布比较   总被引:6,自引:1,他引:5  
根据中国水稻所的“中国水稻种植区划”分区系统,按水稻分区研究了蜘蛛群落组成及其优势种的地理分布特点。在全国六大稻作区内设82个样点,以水稻抽穗期作一次性调查,所获标本经鉴定,计有21科,74属,163种,优势种蜘蛛8科,12属,26种,稻作区及稻作亚区之间,蜘蛛及其优势种蜘蛛科的变化不大,属的变化明显,种的变化最明显,稻作区蜘蛛及其优势种类群,总分布趋势是从南向北逐渐递减,其中种数最多的亚区为“Ⅰ1,闽粤桂台平原丘陵双季稻亚区”,“Ⅱ2,滇南河谷盆地单季稻亚区”,“Ⅲ2,滇川高原岭谷单季稻两熟亚区”,最少的亚区为“Ⅴ1,黑吉平原河谷特早熟亚区”,“Ⅴ2,黑吉平原河谷特早熟亚区”与“Ⅲ3,青藏高寒河谷单季稻亚区”。  相似文献   

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赠与合同若干问题探析   总被引:1,自引:0,他引:1  
赠与合同的法律性质及与之相关联的撤销赠与的条件和法律后果、受赠人范围等问题,必须依合同法的立法宗旨得到准确解释。赠与合同采诺成合同说才符合合同法的立体本意,而且合同法规定赠与合同为诺成合同的同时,赋予赠与人的任意撤销权和法定权,与实践合同说特殊途同归。此外,无民事行为能力人应纳入受赠人范围。  相似文献   

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18.
运用灰色理论中的关联分析法,对我院体育专业男生短跑运动成绩的提高因素进行了分析研究,旨在探讨其内在联系和科学规律,为短跑教学与训练提供信息。  相似文献   

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