延时耦合复杂动力网络的全局混沌同步

利用Lyapunov稳定性理论,结合线性矩阵不等式方法,给出了具有耦合延时的复杂动力网络全局指数同步的时滞无关和时滞相关的若干条件.同时以Duffing混沌系统为例,应用时滞相关条件,得到了保证同步状态全局指数稳定的时滞上界,并与已有结论作比较,验证了结论的保守性有所减弱.数值仿真结果也说明理论分析的正确性.     

具有时滞的二阶Hopfield神经网络的稳定性分析

对具有时滞的二阶Hopfield型神经网络平衡点的全局渐近稳定性问题进行了研究。在不要求连接权矩阵的对称性和输入输出函数的可微性与单调性的情况下 ,通过构造适当的Lyapunov泛函得到了网络平衡点的存在性和全局渐近稳定性的若干充分条件 ,这些条件可用于设计全局渐近稳定的二阶人工神经网络。     

可调数目吸引子共存的混沌系统及同步控制

混沌系统中的吸引子共存能够增强在同步通信中的安全性,因此建立一个具有吸引子共存的混沌系是有意义的。将双曲正切函数加入新混沌系统中,通过扩展系统平衡点的方法产生具有无限多吸引子的共存,该方法产生的吸引子个数具有可调性。此外,设计了反馈控制律,实现了系统的全局同步控制。理论研究和数值模拟仿真结果验证了该同步方法的有效性。具有可调数目的吸引子共存的混沌系统具有更为复杂的动态行为,因此在同步通信领域具有较好的应用价值。     

时滞细胞神经网络的全局渐近鲁棒稳定性分析

针对一类具有时滞的细胞神经网络系统,利用新的Lyapunov Krasovskii函数,给出了系统全局渐近鲁棒稳定的时滞相关稳定性条件。其结果以线性矩阵不等式的形式给出,可以很容易求出系统稳定的时滞上界。进而可以很容易得到时滞无关稳定性结果,且该结果包含了现有文献中许多关于时滞无关稳定性分析的结果。数值算例说明了结论的有效性。     

单变量多单元半全局极值搜索算法仿真研究

传统的单变量多单元半全局板值搜索算法消除了简单半全局极值搜索算法对目标函数的限制,但其仅局限对静态系统进行分析,针对这一问题,将多单元半全局极值搜索算法扩展到动态系统的情况进行研究,利用单元的输入和动态误差项构造了新型李亚普诺夫函数,基于动态系统给出了算法稳定性证明.最后,选取典型通用多极值测试函数,采用本方法对比简单半全局极值搜索算法进行了仿真研究.     

基于神经网络的移动机器人路径规划方法

针对动态环境下移动机器人路径规划,提出了一种基于递归神经网络的实时路径规划方法。利用神经网络表示机器人的工作空间,每个神经元都只有局部侧连接。目标点位置神经元具有全局最大的正活性值,该活性值通过神经元之间的局部侧连接逐渐衰减地传播到整个状态空间,障碍物及其周围区域神经元活性值则被抑制为零。目标点全局地吸引机器人,障碍物局部地将机器人推开实现避障,从而能够在动态环境下产生最优规划路径。仿真结果表明该方法具有较好的环境适应性和实时性。     

参数不确定的非线性随机时滞系统的H∞滤波

研究了一类带有参数不确定性的非线性随机时滞系统的鲁棒H∞滤波问题.假设参数不确定性是范数有界的并且系统的动态方程是由伊藤微分方程所描述的.对所有容许的参数不确定性以及外界干扰,构造一个线性、无时滞、不确定性及独立的状态滤波器,使滤波误差动态系统是指数均值稳定并且独立于时滞的.针对单时滞系统和多时滞系统两种情况,基于线性矩阵不等式(LMI)方法给出了保证鲁棒H∞滤波存在的充分性条件.最后,数值仿真结果很好地说明了该方法的有效性.     

考虑双时滞特性的半主动悬架系统道路友好性仿真研究

针对半主动悬架系统普遍存在的时滞特性,利用Matlab/Simulink建立可分析双时滞特性对基于混合控制策略的半主动悬架系统的道路友好性影响的仿真模型,分析各时滞参数匹配关系对半主动悬架系统的车辆一路面动态载荷的影响,并利用动态载荷系数、动态载荷应力因子道路友好性指标评价了具有时滞特性对基于混合控制策略的半主动悬架系统的道路友好性影响.研究结果表明在不考虑传感器时滞时,阻尼器的时滞参数设定为0.005-0.007s时可使半主动悬架系统具有较好的道路友好性;得到了最优道路友好性带形区域,即当同时考虑传感器和阻尼器时间滞后参数匹配关系时,两时间滞后设定在由L1和L2构成的最优道路友好性带形区域内时,可有效提高半主动悬架系统的道路友好性.     

具有随机扰动的食饵-捕食系统的稳定性

种群生态系统经常会遇到环境白噪声的干扰。基于此,提出一类具有随机扰动的食饵-捕食系统,该系统含有改进的时滞Leslie-Gower和Holling Ⅱ型功能性反应函数。利用随机微分方程比较原理和伊藤公式,分别得到该系统正解的存在唯一性和该解的p阶矩上界,最终通过构造Lyapunov泛函,证明了该解依期望全局渐近稳定。最后,以状态图和相图两种仿真图形,对理论结果进行了验证说明。     

不确定多时滞系统动态自适应神经网络控制

针对一类具有不确定多时滞的非线性系统,提出一种由时滞补偿器和动态结构自适应神经网络所构成的控制器.通过设计时滞补偿器中的参数自适应调节规律来消除多时滞对控制输入的影响,再引入动态自适应神经网络,利用其隐层神经元个数可以随着逼近误差的增大而在线增加的特点,获得满意的逼近精度,提高控制性能.最后,对时滞混沌系统进行仿真,表明该方法的有效性.     

基于Metropolis准则的微粒群算法

通过对微粒群算法的分析,指出其早熟收敛的原因,并提出利用Metropolis准则更新微粒的个体经验位置,从而增强了算法的全局探索能力。该算法也可以认为是模拟退火算法中利用微粒群算法的进化公式作为一种新的状态产生函数。通过理论分析阐明了该算法以概率1收敛于全局最优解。实例仿真验证了其有效性。     

全球排放情景实现路径及国别影响研究

IPCC第五次评估报告采用典型浓度路径(representative concentration pathways,RCP)情景对全球温室气体浓度与气候影响作出分析,但当前研究对于排放路径实施的具体方案讨论较少.本文采用反应发展中国家诉求的"收缩与趋同"方案对RCP情景描述的CO_2排放空间进行分配,应用全球多区域动态一般均衡模型对全球各区域的减排路径及能源经济影响进行分析.研究表明,由于各国发展阶段与特征不同,减排成本的国别差异较大,中国经济损失(5.3%~14.2%之间)明显高于欧盟与美国,且中国在2030年以前实现严格减排的经济冲击比2030年以后实现更大.中国一方面需要谨慎做出国际减排承诺,一方面也应该寻求国际社会更多的支持与帮助.同时,全球碳排放配额交易机制的建立可以大幅降低国际减排成本.研究结果为中国在国际谈判中争取合理发展空间,设计国际合作制度等提供研究支持.     

GLOBAL ASYMPTOTIC STABLE ERADICATION FOR THE SIV EPIDEMIC MODEL WITH IMPULSIVE VACCINATION AND INFECTION-AGE

We study the application of a pulse vaccination strategy to eradicate the slowly progressingdiseases that have infectiousness in latent period.We derive the condition in which eradication solutionis a global attractor,this condition depends on pulse vaccination proportion p.We also obtain thecondition of the global asymptotic stability of the solution.The condition shows that large enoughpulse vaccination proportion and relatively small interpulse time lead to the eradication of the diseases.Moreover the results of the theoretical study might be instructive to the epidemiology of HIV.     

基于全球价值链的中国出口国内增加值需求理论测度及特征研究

利用2000-2014年世界投入产出表数据,使用假设抽取法测度了各国和地区对中国出口国内增加值需求的三个指标,即出口中被一国和地区直接使用的国内增加值(vaxd),出口中被一国和地区用于消费的国内增加值(vaxc)和出口中被一国和地区用于生产最终产品的国内增加值(vaxp)的区域和结构变化特征,并结合中国行业出口特征,贸易政策和参与全球价值链特征的变动对出口国内增加值需求变化特征进行了理论分析和实证分析.研究发现,在出口国内增加值的区域分布方面,发达国家的优势地位不断下降,发展中国家和新兴经济体所占份额不断上升.在结构特征方面,被一国和地区直接使用的国内增加值和被一国和地区用于消费的国内增加值在对美国、日本等主要发达国家的出口中占据较高比重,而被一国和地区用于生产最终产品的国内增加值占比很低.对变动特征进一步分析发现,先进货物行业和现代服务行业出口占比提升对出口国内增加值需求有显著的促进作用.在参与全球价值链特征方面,全球价值链相对前向参与度增长率和全球价值链相对地位增长率的提升均对三类出口国内增加值需求有显著的正向影响,其中对出口中被一国和地区用于生产最终产品的国内增加值的影响最大.     

Global Convergence Property of Conjugate Gradient Methods for Optimization

１　ＩｎｔｒｏｄｕｃｔｉｏｎＷｅｃｏｎｓｉｄｅｒｔｈｅｃｏｎｖｅｒｇｅｎｃｅｐｒｏｐｅｒｔｉｅｓｏｆｔｈｅｃｏｎｊｕｇａｔｅｇｒａｄｉｅｎｔｍｅｔｈｏｄｓｆｏｒｔｈｅｕｎｃｏｎｓｔｒａｉｎｅｄｎｏｎｌｉｎｅａｒｏｐｔｉｍｉｚａｔｉｏｎｐｒｏｂｌｅｍ．ｍｉｎｆ（ｘ）ｗｈｅｒｅｆ∶Ｒｎ→Ｒ１ｉｓｃｏｎｔｉｎｕｏｕｓｌｙｄｉｆｆｅｒｅｎｔｉａｂｌｅａｎｄｉｔｓｇｒａｄｉｅｎｔｉｓｄｅｎｏｔｅｄｂｙｇ．Ｗｅｃｏｎｓｉｄｅｒｏｎｌｙｔｈｅｃａｓｅｗｈｅｒｅｔｈｅｍｅｔｈｏｄｓａｒｅｉｍｐｌｅｍｅｎｔｅ…     

PERSISTENCE IN A THREE SPECIES LOTKA-VOLTERRA PERIODIC PREDATOR-PREY SYSTEM

ＰＥＲＳＩＳＴＥＮＣＥＩＮＡＴＨＲＥＥＳＰＥＣＩＥＳＬＯＴＫＡ－ＶＯＬＴＥＲＲＡＰＥＲＩＯＤＩＣＰＲＥＤＡＴＯＲ－ＰＲＥＹＳＹＳＴＥＭＣＨＥＮＬａｎｓｕｎ；ＰＥＮＧＱｉｕｌｉａｎｇ（ＩｎｓｔｉｔｕｔｅｏｆＭａｔｈｅｍａｔｉｃｓ，ＡｃａｄｅｍｉａＳｉｎ...     

一种求非线性全局最优解的分形算法

运用分形原理给出了求解全局优化问题的一种新算法——分形算法。该算法充分利用了分形的局部精细构造和黄金分割法的快速收敛性,只需搜索很少一部分区间就可以找到最优全局解,因而是一种高效快速的寻优算法。其优点为:适应性强,可适用于较为复杂的函数,计算精度是令人满意的。此外,克服了传统的直接解法所共有的要求大量计算机内存的缺点。给出了算法收敛性的证明。仿真结果表明算法是有效的。     

GNSS软件接收机中匹配滤波器算法研究

为了适应全球卫星导航定位系统接收机的发展趋势,针对GNSS系统不同信号,研究了一种联合多个星座卫星信号的匹配滤波器捕获算法.通过对算法的分析,给出了影响算法复杂性的两个因素:接收序列伪码长度和本地复现序列数,并通过仿真给出了捕获GPS粗码信号和伽利略系统E1频段开放信号可以参考的最佳复现序列数.仿真结果表明,对不同的GNSS信号,只要通过软件配置算法中的复现序列数,就可以以最小的计算复杂性来捕获相应信号.这个结论对软件接收机中匹配捕获算法的设计有重要的指导意义.     

Disturbance observer based time-varying sliding mode control for uncertain mechanical system

It is now well known that the time-varying sliding mode control (TVSMC) is characterized by its global robustness against matched model uncertainties and disturbances. The accurate tracking problem of the mechanical system in the presence of the parametric uncertainty and external disturbance is addressed in the TVSMC framework. Firstly, an exponential TVSMC algorithm is designed and the main features are analyzed. Especially, the control parameter is obtained by solving an optimal problem. Subsequently, the global chattering problem in TVSMC is considered. To reduce the static error resulting from the continuous TVSMC algorithm, a disturbance observer based time-varying sliding mode control (DOTVSMC) algorithm is presented. The detailed design principle and the stability of the closed-loop system under the composite controller are provided. Simulation results verify the effectiveness of the proposed algorithm.     

一类非线性两级规划问题的模拟退火求解

提出一种基于模拟退火算法求解一类非线性两级规划问题的方法。为了提高模拟退火算法处理上级约束的能力，在模拟退火算法中引入一个辅助优化问题，通过求解该辅助优化问题产生满足上级约束的试探点，避免了使用罚函数处理上级约束。数值计算结果表明，与使用罚函数处理上级约束的模拟退火算法相比，本文提出的方法不仅可以提高求得全局最优解的可靠性，而且可以减少模拟退火算法的迭代次数，提高计算效率.