S-分布时滞静态神经网络模型的不变集和吸引集

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.     

一类具比例时滞细胞神经网络概周期解的全局吸引性

研究一类具比例时滞的二维分流抑制细胞神经网络的概周期解。应用Banach不动点定理,研究该网络的概周期解的存在性。通过一个非线性变换,将具比例时滞细胞神经网络等价地变换成具变系数与常时滞的细胞神经网络,通过构造合适的Lyapunov泛函并与Barbalat引理相结合,得到该网络概周期解存在唯一和全局吸引的充分条件。数值算例验证所得结论的正确性。     

具有不同时间尺度的变时滞竞争神经网络概周期解的存在性和全局指数收敛性

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.     

一类非自治变时滞Logistic方程的全局吸引性

主要研究一类可变时滞非自治Logistic方程的全局吸引性,通过分别研究非振动解和振动解的性质并使用一定的分析技巧结合不等式的方法,得到了方程的正平衡态为全局吸引子的新的充分条件,这些条件便于验证.所得到的结果推广并改进了相关文献中的一些结果,也完善并补充了非自治变时滞Logistic方程的全局吸引性问题的研究工作.     

一类随机时滞神经网络的全局渐进稳定性分析

研究一类具变时滞与分布时滞的随机神经网络模型零解的全局渐进稳定性,该模型考虑了神经网络的随机扰动性。通过构造新型的Lyapunov泛函,结合不等式技巧,以线性矩阵不等式的形式,并给出了系统全局渐进稳定的充分条件。数值算例说明了结果的正确性。     

含脉冲的变时滞静态神经网络的稳定性分析

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.     

一类具比例时滞细胞神经网络的全局渐近稳定性

研究一类具比例时滞细胞神经网络的全局渐近稳定性问题。通过一个非线性变换,将具比例时滞细胞神经网络等价变换成一类具常时滞变系数的细胞神经网络;通过同胚映射理论和构造合适的Lyapunov泛函,得到平衡点存在唯一且全局渐近稳定的充分条件。数值算例及仿真结果验证了所得结果的正确性。     

带有两个时滞的不确定神经网络的渐近稳定性分析

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。     

一类具比例时滞脉冲二阶Hopfield神经网络的全局指数稳定性

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。     

Sine Gordon方程组的全局吸引子的Lyapunov函数和维数

该文考虑了sine Gordon方程组的解的渐近行为. 首先, 研究方程组(1)的吸收集及其生成的半群S(t)的渐近紧性, 并证明在空间(H10)2×(L2(Ω))2中该方程组存在全局吸引子A. 其次，为了解更多有关全局吸引子A的信息, 研究全局吸引子A的Lyapunov函数. 最后，证明了全局吸引子A的Hausdorff维数及分形维数具有仅取决于ε和特征值的有限上限.     

一类基于比率的且有收获率和时滞的捕食系统在时间尺度上的周期解

研究一类基于比率且具有收获和时滞的两种群捕食者—食饵周期系统,利用重合度理论中的延拓定理建立了这类系统在时间尺度上正周期解存在的一个充分性判据,推广了已知的相关结论.     

基于粒子群算法优化的T-S型模糊神经网络控制器

粒子群优化(PSO)算法是一种新颖的演化算法,该算法通过粒子间的相互作用在复杂搜索空间中发现最优区域,其优势在于简单而功能强大。提出一种T-S型模糊神经网络控制器,采用PSO算法对模糊神经网络的前件参数和后件参数进行寻优,从而实现了模糊规则的自动调整、修改和完善。通过对非线性和时变被控对象的仿真研究,结果表明采用粒子群优化算法可以实现参数的全局快速寻优,而且优化后的T-S型模糊神经网络控制器能获得良好的控制性能。     

含离散时滞造血模型的渐近性及周期解

研究含离散时滞造血模型的渐近性及周期解.利用函数的单调性、构造Lyapunov函数、分支理论及周期函数正交性等方法分别得到了该模型正平衡态的存在唯一性的充要条件、全局吸引性的充分条件、分支周期解的近似表达式.运用Matlab举出实例并绘出了血液模型数值解的拟合图象.     

基于鲁棒时变卡尔曼滤波估计的无人机视觉编队

针对一般多输入多输出不确定系统,提出一种基于鲁棒时变卡尔曼滤波的估计算法. 该方法将时变卡尔曼滤波与自适应神经网络相结合,利用自适应神经网络克服外界非线性不确定因素,采用两个误差信号对其进行训练以提高估计精度,并对估计误差有界性进行证明. 将该方法用于无人机视觉编队视线信息的状态估计,仿真结果表明该算法能够很好地估计不确定机动长机的加速度,实现了僚机对长机的有效跟踪.     

一类广义kdv的整体吸引子

通过对广义kdv方程的初值问题的整体解关于时间t作一致估计,得到了解的整体吸收集,从而证明了其整体吸引子的存在性.     

具有Michaelis-Menten类型功能反应的捕食与被捕食脉时滞冲微分方程的周期解的存在性

研究具有Miehaelis-Menten类型功能反应的捕食与被捕食脉冲微分方程的周期解的存在性.通过运用Mawhin的延拓定理得到了正周期解的存在的充足的和合理的情况.     

间歇线性反馈控制类Henon吸引子

提出了控制混沌的两种间歇线性反馈方法，该方法由自治相和控制相组成，选取合适的反馈系数和控制相时间，可以获得各种不同的稳定周期轨道。以类Henon吸引子为例，对非全同反馈系数进行数值模拟，结果表明该方法可以使既定的混沌系统按照给定的周期轨道演化。