非线性时滞系统鲁棒自适应H_∞几乎干扰解耦

研究了一类非线性时滞系统的鲁棒自适应H∞控制问题.基于Lyapunov函数的递推设计方法,设计了一种新的自适应控制律和H∞控制器.通过巧妙的选取Lyapunov函数解决了时滞问题,实现了递推设计的推广.数值例子和仿真结果验证了结论的有效性.     

一类不确定非线性时滞系统的白适应控制

考虑了一类不确定非线性时滞系统的自适应控制．基于Lyapunov稳定性理论和线性矩阵不等式（LMI）方法,处理了系统中的时滞项,并且巧妙地构造了自适应控制器和反馈控制器．通过估计非线性部分的未知参数,自适应控制器补偿了系统中的非线性部分,并保证了闭环系统是渐近稳定的．最后,数值例子和仿真结果验证了所设计控制器的有效性．     

一类不确定非线性关联时滞系统的自适应控制

讨论了一类不确定非线性关联时滞系统的自适应控制问题.系统中的时滞关联项是线性有界的,但线性界是未知的.通过引入自适应参数变量,使所设计的控制器能够很好地处理系统中的时滞关联项,从而也保证了系统的渐近稳定.数值例子和仿真证明了所设计控制器的有效性和可行性.     

拉普拉斯矩阵在聚类中的应用

高维数据受冗余数据和噪声数据的影响,聚类效率和准确率低,基于拉普拉斯矩阵的特征值和特征向量的特点,介绍了一种适用于高维数据的新的聚类中心选择算法,算法将拉普拉斯矩阵用于候选聚类中心选择前的数据降维处理,经过对数据进行降维处理,提高了候选聚类中心的准确性,增大了聚类准确率,扩大了聚类数据的种类范围.在10个包含不同数量样本、维度、类别数的数据集上进行了聚类分析,实验结果表明了基于拉普拉斯降维的新聚类中心选择方法的有效性.     

一类不确定非线性时滞系统的自适应控制

考虑了一类不确定非线性时滞系统的自适应控制.基于Lyapunov稳定性理论和线性矩阵不等式(LMI)方法,处理了系统中的时滞项,并且巧妙地构造了自适应控制器和反馈控制器.通过估计非线性部分的未知参数,自适应控制器补偿了系统中的非线性部分,并保证了闭环系统是渐近稳定的.最后,数值例子和仿真结果验证了所设计控制器的有效性.     

一类Lurie时滞系统绝对稳定的新判据

考虑了一类Lurie时滞系统的绝对稳定问题,通过构造适当的Lyapunov函数和引入一些松弛矩阵,得到了LMI形式新的时滞依赖绝对稳定性判据.最后数值例子结果验证了方法的有效性和较弱的保守性.     

一维连续型随机变量函数的密度函数计算

研究了一维分段严格单调,且在各区间上存在连续可微反函数的连续型随机变量函数．给出了求其密度函数的公式。并且进行了推广。     

不确定线性时滞系统的H_∞控制

研究了一类含有不确定参数的线性时滞系统的H∞控制问题,所设计的控制器对于所允许的参数不确定性和时滞,能保证闭环系统渐近稳定且闭环系统具有理想的性能指标.通过加零项使所得结果具有更弱的保守性.数值例子和仿真证明了所设计控制器的有效性和可行性.