两个三角形加权不等式

建立了涉及三角形内部一点的两个二次型加权不等式,并推导出若干新结论.     

基于T-S模型的非线性系统非脆弱保性能模糊控制

针对一类用T-S模糊模型描述的非线性系统,采用状态反馈的并行分布补偿方法研究其非脆弱保性能模糊控制问题,使得在控制器存在可加性摄动的情况下,其闭环性能指标值低于确定的上界。利用线性矩阵不等式处理方法,导出了非脆弱保性能模糊控制律的存在条件。通过建立和求解一个凸优化问题,给出了最优非脆弱保性能模糊控制律的设计方法,并用此方法设计一级倒立摆的非脆弱模糊控制律。仿真结果表明了方法的有效性。     

反演与变分不等式解的存在性

利用元素例外族引申出无穷小元素例外族，并通过反演运算，得到了两个例外族的对偶．利用这些概念和标量导数研究了变分不等式问题解的存在性。     

Hilbert空间中一类变分不等式的近似解

提出了两种与预解算子有关的迭代序列,得到了Hilbert空间中一类变分不等式的近似解,并证明了迭代序列在各自条件下的强收敛性和弱收敛性.     

中立型细胞神经网络的稳定性分析

基于线性矩阵不等式（LMI）技巧对中立型细胞神经网络的稳定性问题进行了研究，给出了神经网络稳定的一个充分性条件和系统稳定中立项所必须满足的一个必要条件。仿真结果证明了所给算法的有效性，同时表明所得结论优于Y-M-ZHANG等的结果。     

解线性变分不等式问题的一个简单交替方向法

解变分不等式的交替方向法每一步需要解一个(几个)变分不等式子问题,算法的有效性受这些子问题的影响很大.本文提出了一个解线性变分不等式的简单的交替方向法. 在每一步迭代中,只需要做矩阵-向量乘法和到简单集合的投影,使得算法的效率得到保证.在适当的条件下证明了算法的全局收敛性.初步的数值结果表明,我们的新算法较原有同类算法有所改进.     

带有不可控变迁的一般不等式约束的Petri网控制器综合

针对关于标识向量和Parikh向量的一般不等式约束的Petri网控制器实现问题,研究控制对象中存在不可控变迁情况下实现Petri网反馈控制器问题.首先利用Petri网的状态方程把关于标识向量和Parikh向量的不等式约束转变成关于Parikh向量的不等式约束,由于Petri网中不可控变迁的存在,故不能直接对给定不等式约束进行控制器设计,需要对不等式约束进行转换.提出一种新约束转换技术把不允许转变为允许不等式约束,然后设计Petri网反馈控制器.最后将该方法与Iordache等人提出的方法作比较,实验结果显示该方法更简单、更有效.     

序列线性方程组方法解约束SC1函数最小化问题

对不等式约束SC1函数最小化问题提出一个可行的序列线性方程组算法.算法的每步迭代,子问题只需解具有相同的系数矩阵的四个简化的线性方程组.这个算法的特点是产生的迭代点是可行的;只考虑指标在集合I的一个子集Ak中的约束函数;不需假定聚点的孤立性,就可证明算法产生的迭代点全局收敛到问题的KKT(库恩-塔克)点.在较弱条件下,证明算法是超线性收敛的.     

广义向量变分不等式解的存在性

引进和研究了一类广义向量似变分不等式（GVVLI），并运用KKM定理证明了（GVVLI）问题的存在性．     

时滞动态复杂网的反馈控制

介绍了一类时滞动态复杂网的模型,分别采用了标准反馈控制和时滞反馈控制,首先得到系统的误差方程,然后应用线性矩阵不等式(LMI)方法.基于李亚普诺夫稳定性定理,给出了误差方程稳定的充分条件.