Yang—Chen系统的全局指数吸引集及其在混沌控制中的应用

通过线性变换和构造广义Lyapunov函数,得出全局指数吸引集估计的新方法,并给出了最终界的精确估计式。将结果应用到Yang—Chen系统的混沌控制问题,给出了一种使系统指数稳定的具有更少保守性的反馈控制律。     

多维混沌系统的全局指数吸引集及模拟

混沌系统的全局指数吸引集在混沌的控制和同步之中起着非常重要的作用.给出了一个五维混沌系统的模型,然后借助一个适当的Lyapunov函数和最优化理论,研究了这个混沌系统的全局指数吸引集,得到了它的五维椭球全局指数吸引集.最后,通过了计算机模拟,数值模拟验证了计算理论的可行性.     

一种低阶大气环流模型的全局指数吸引集估计

本文研究一种低阶大气环流模型的全局指数吸引集估计问题。针对具有变参数的大气环流模型,通过广义Lypunov函数方法,给出了模型全局指数吸引集的估计式,此估计式验证了系统的最终一致有界性.     

BLDCM系统的全局指数吸引集以及反馈同步（英）

研究了无刷直流发电机(BLDCM)混沌系统的全局指数吸引集以及同步问题. 首先,基于全局指数吸引集的概念和 Lyapunov 函数稳定性理论,给出了全局指数吸引集的一个充分条件; 然后, 设计有效的控制器实现混沌系统的同步; 最后,数值仿真结果表明该方法是快速有效的.     

广义Lorenz系统全局稳定的充要条件及其在混沌控制中的应用

研究了广义Lorenz系统零平衡点的全局稳定问题,给出了一些全局指数稳定和全局渐近稳定的代数判据。利用所提出的代数判据得到了一些具有更少保守性的反馈律,保证了Chen系统、L系统和Yang-Chen系统的全局指数稳定。     

受控Lorenz系统的一些结果及其应用

首先考虑受控的Lorenz系统，利用Jacobin矩阵和平衡点的定义，给出了系统的控制项；再利用广义Lyapunov函数簇。给出了此系统的全局吸引集和正向不变集估计的方法和结果，并分析了此系统的稳定性；利用此系统简化椭球公式的证明，从而讧明了Leonov公式，将估计式统一在一个公式之中，新公式还可以派生出一系列其他的估计式；然后，利用几何学的交集的思想，获得全局吸引集和正向不变集的更佳结果；最后，采用线性反馈的方法构造了一个同步系统，在Matlab上进行了数值仿真，给出了系统的同步误差图，结果表明此方法是可行有效的．     

一个具有全局吸引混沌吸引子的系统及其混沌同步

报道了一个分段线性离散系统的混沌引子，通过系统对初始条件的敏感依赖性研究，得出此吸引子是全局吸引的。为进一步证实此系统是混沌系统，又对此系统进行了不同初始条件下的混沌同步研究，利用反馈同步方法，很容易地实现了此系统的混沌同步。最后对混沌系统的开关项变化问题进行了研究，通过数值计算，得出不同开关参数下，混沌吸引子的形状是完全一样的，不同的是混沌吸引子在状态空间的形状围成的面积将发生变化。     

时滞细胞神经网络模型的全局吸引性和全局指数稳定性

借助于Liapunov第二方法 ,对具有时滞的细胞神经网络系统x′i(t) =-Cixi(t) ∑nj=1aijfj(xj(t) ) ∑nj=1bijfj(xj(t-τj) ) Ii,　i=1,2 ,… ,n ,在非线性神经元激励函数满足Lipschitz连续的条件下 ,研究了这类模型全局吸引和平衡点全局指数稳定的问题 ,获得了易于验证的充分条件     

无穷时滞中立型神经网络系统的全局吸引集

本文获得了具有无穷时滞的中立型神经网络吸引集存在的充分条件。     

一类带有无穷时滞与反馈控制离散n-种群Lotka-Volterra 竞争系统的全局吸引性

The global attractivity of the following model is considered     

一个三维混沌系统的动力学行为及反馈同步

研究了一个新的三维混沌系统的全局指数吸引集及同步问题.首先基于全局指数吸引集的概念和Lyapunov函数稳定性理论,给出了全局指数吸引集的一个充分条件;然后利用所估计的界设计有效的控制器实现混沌系统的同步;最后数值仿真结果表明该方法是快速有效的.     

扩展的粗糙集模型及其不确定性量度

为克服标准的粗糙集模型不能表示数据对象的不同重要性和属性的不同特性的局限 ,需对其进行扩展。在可变精度粗糙集的基础上 ,构造了一种新的扩展粗糙集模型。它通过在知识表示系统和决策表中引入数据对象的权值函数和属性的特性函数来克服上述局限。给出了适于数据对象具有不同重要性情况下的粗糙决策规则集合的不确定性量度 ,以其作为规则评价的标准 ,可以方便地融入主观偏好、先验知识等因素。通过对一个数据集的分析实例对此进行了说明     

S-饱和集的性质及其应用

在一般拓扑空间(X,τ)的非标准扩张(*X,*τ)中引入S-饱和集的概念。在一定条件下,St映射对于S-饱和集保持集的基本运算。基于这一事实,证明了标准Souslin集与Loeb可测集的关系定理,得到*μL-零集在St映射下μ-零集的一个充分条件。     

梯度网络平稳点集合的Hopfield稳定性与吸引域

给出梯度神经网络模型的电路实现 ,证明了网络平稳点集合的全局 Hopfield稳定性。对各个平稳点吸引域的几何估计得到了相关结果 ,这为网络初始输入的数量与方向判定提供了基本的量度参数准则。