多智能体系统的固定时间和有限时间比例一致性

研究无向拓扑下多智能体系统的固定时间和有限时间的比例一致性问题。利用集值映射、微分包含和Lyapunov稳定性理论，给出多智能体系统达到固定时间和有限时间比例一致的判别准则。最后，给出一个实例，验证结论的可行性和有效性。     

关于完备格上T-型L-关系方程

利用完备格L上的无限∨-分配t-模T,研究了T-型L-关系方程AoTXoTB=C的解,给出了该方程可解的充要条件,并且在可解时给出了该方程最大解的一个计算公式.     

基于典型相关的线性回归模型

通过实验、分析、并理论证明,在满秩情况下,由典型相关求解线性回归模型与直接求解线性回归模型的结果是一致的.将该方法推广到不满秩的情况,提出了一种新的求解线性回归模型的方法,虽求解结果牺牲部分的拟合度,但在一定程度上增强了预测效果.     

节点子集时变脉冲下的多智能体一致性分析

通过引入对节点进行脉冲牵制控制的手段,设计基于节点子集的时变脉冲牵制控制来获得多智能体系统的一致性.结果表明,时变脉冲强度的允许范围完全取决于图的拉普拉斯矩阵所对应特征值为0的左特征向量、牵制节点及其个数,并且证明了脉冲可以非常稀疏、脉冲时间间隔有下界.同时随着控制节点的增加,多智能体网络系统收敛速度更快.最后,给出数值模拟来验证所得结果的正确性.     

间歇性和滞后效应策略的不连续神经网络同步分析

研究时滞线性耦合不连续神经网络的同步控制问题。运用李雅普诺夫稳定性理论和微分方程比较定理，提出一种基于间歇性和滞后效应策略的控制器，获得时滞线性耦合不连续神经网络的同步准则。最后进行数值模拟，从而验证所得理论结果的有效性。     

离散时滞的模糊细胞神经网络的渐近稳定性

通过Lyapunov函数讨论具有离散时滞的模糊细胞神经网络(Fuzzy Cellular Neural Networks,FCNN)的全局渐近稳定性,得到全局渐近稳定性的一些充分条件．