SLD模型中具有形（0，q^k）的状态S=（φ，B）为k次致胜状态

给出了具有时滞d=2的容错e=1搜索模型（SLD模型）中具有形（0,q^k）状态S=（φ,B）为k次致胜状态,并给出了相应的提问策略。     

SLD模型中具有形（0，qk）的状态珗S＝（Φ，B）为 k次致胜状态

给出了具有时滞 d＝2的容错 e＝1搜索模型（SL D模型）中具有形（0,qk ）状态S＝（Φ,B）为 k次致胜状态,并给出了相应的提问策略。     

基于时滞状态反馈控制系统的鲁棒容错控制

针对线性不确定时滞系统,提出了考虑传感器和执行器故障的一类鲁棒容错控制问题．通过采用带有时滞项的状态反馈,利用Riccati方程和Lyapunov稳定性理论,分别给出了传感器故障、执行器故障和同时故障模式下的容错控制条件．最后,给出仿真数例以说明该方法的可行性和有效性．     

离散时滞系统时滞状态反馈D稳定容错控制

针对离散一步时滞系统传感器故障,采用状态反馈和带有时滞的状态反馈控制,给出了一个对传感器失效具有完整性的D稳定控制系统需满足的一个充分条件,进而给出控制器的设计方法和步骤,并推广至执行器失效情况,指出了时滞状态反馈增益矩阵的选取原则.仿真实验验证了该方法的有效性.     

离散空间上具有时滞的q-维1-容错搜索模型最优策略

离散空间上容错搜索理论具有重要的应用价值.本文研究如下新的"具有时滞和遗失的q-维e-容错搜索模型"(记为SEDC):游戏双方回答者R和提问者Q事先约定了5个整数M,q2和d,c,e0. 回答者R在搜索空间S={1,2,…,M}中选取了一个秘密数x*,提问者Q通过提出一系列形如:"x*属于集合A1,A2,…,Aq中的哪一个?"的提问由回答者R作答从而设法找出秘密数x*.     

基于时滞状态反馈的D稳定鲁棒容错控制

针对时滞不确定受控对象,在状态反馈的基础上引入时滞状态反馈,基于Lyapunov稳定性理论和Riccati方程,给出线性离散一步时滞不确定系统对传感器失效具有D稳定鲁棒容错性需满足的一个充分条件和控制器的设计方法.利用该方法设计的闭环系统,在传感器发生故障时仍能保证稳定并具有一定的性能.仿真结果表明,引入时滞状态反馈后,系统的动态平稳性优于仅采用状态反馈的控制效果;经仿真结果比较,指出了时滞状态反馈增益矩阵的选取原则.进而对系统采用仅有一步时滞状态反馈的控制律,仿真结果证实了此方法的有效性.     

q维2容错搜索的对偶模型

容错搜索理论[1]是目前国际前沿研究领域之一,而q维e容错搜索对偶模型(记为SLP)"是其中一类热点问题.为了给出容错搜索对偶模型的定义,先引入幸存状态的概念:假定状态=(A0,A1,…,Ae)是进行若干轮问答后所导致的一个状态,具有形σ=(a0,a1,…,ae),如果∑ei=0ai≥1,那么称状态=(A0,A1,…,Ae)为幸存状态.     

基于时滞状态反馈的线性时滞系统容错控制

针对线性连续时滞系统被控对象,同时引入状态反馈和时滞状态反馈,基于Lyapunov稳定性理论和LMI方法,给出一个线性时滞系统对传感器失效具有容错性能的充分条件和控制器设计方法.并用算例验证了该设计方法的有效性和可行性.     

状态依赖时滞反馈控制Logistic增长模型的正周期解

提出状态依赖时滞反馈控制Logistic增长模型,利用重合度理论研究其正周期解的存在性问题.通过发展一些新的分析技巧,得到了该系统周期正解存在的充分性条件,推广和改进了相关文献的主要结果.     

应召搜索中搜索的轨线与策略

在数学实验环境Ｍａｐｌｅ下对应召搜索中搜索轨线的微分方程模型和关于搜索路线的对策问题进行了讨论，通过实验，显示了Ｍａｐｌｅ实验环境的友好界面，以引起学生对数学实验这门课程的兴趣和重视，以便于更积极地进行探讨。     

一类具有毒素和状态依赖时滞的离散种群模型的持久性

研究一类具有毒素和状态依赖时滞的离散种群模型,运用一些引理,得到了保证系统永久持续生存的充分条件。最后通过举例子验证了所得结论的可行性。     

一类不确定时滞系统的鲁棒容错控制

针对一类线性时滞不确定系统,研究了在执行器失效情况下的鲁棒容错控制问题。在采用具有更广泛意义的执行器连续故障模型下,给出了线性不确定时滞系统对执行器故障保持渐近稳定,并且满足给定干扰衰减指标的鲁棒控制器的存在条件和设计方法。最后仿真结果验证了该方法的可行性和正确性。     

不确定时滞状态饱和系统的稳定性分析与综合

主要研究了不确定时滞状态饱和系统的稳定性问题。首先,假设不确定参数矩阵满足范数有界不确定结构,然后将系统的饱和函数项利用凸组合的方式表示。以凸组合形式的表示方法便于对饱和函数项进行适当的放缩处理,同时根据李雅普诺夫稳定性理论,给出了系统大范围渐近稳定的充分条件。通过变量变换和矩阵理论,将系统稳定的充分条件转化为Matlab软件可求解的线性矩阵不等式的形式,同时也给出了系统状态反馈控制器的设计方法。最后利用Matlab软件中的LMI工具箱求解线性矩阵不等式,得到使系统稳定的解矩阵,验证了结论的有效性和可行性。     

状态空间搜索的几种算法讨论

论述了状态空间搜索的几种算法,给出了深度优先搜索、广度优先搜索和启发式搜索之间的算法比较.通过比较,得到了这样一个结论在通常情况下,采用启发式搜索算法来进行状态空间的搜索更为方便、快捷.     

一类状态时滞连续时间系统的控制器设计

采用两种不同的方法设计了一类状态时滞连续时间系统的控制器,并通过构造Lyapunov函数研究了在控制器作用下这类系统的稳定性.最后通过仿真,比较了两种控制器的优劣.     

时滞相关广义系统的状态反馈控制的新方法

基于詹森不等式和Lyapunov稳定性理论,给出了时滞相关标称广义系统、正则、无脉冲且稳定的充分条件;然后给出了时滞依赖广义系统的状态反馈控制器的设计方法,保证了闭环系统是正则、无脉冲且稳定的.所有结果都是时滞相关的,且以严格的线性矩阵不等式的形式给出,未涉及系统矩阵的分解.最后,通过数值算例说明了该方法具有较小的保守性和有效性.     

受限制单目标容错搜索模型中单调性的证明

通过建立简洁而有效的搜索方法,给出了受限制单目标容错搜索问题中单调性的证明.该方法为解决其它受限制容错模型中的单调性提供了一种新的思路.     

具有时滞的反应扩散神经网络模型的输入-状态稳定

【目的】研究带有时滞的反应扩散神经网络模型的输入-状态稳定。【方法】首先,建立一类带有时滞的反应扩散神经网络模型,该模型中的神经元激励函数不要求有界,也不要求光滑。然后,利用具有时变输入的时滞微分不等式和矩阵不等式方法。【结果】获得该反应扩散神经网络系统的输入-状态稳定的两个充分条件。【结论】结果改进和推广现有文献的相关工作。
     

隐Markov模型中状态停留时间的模型化

在用传统的ＨＭＭ（ＴＨＭＭ）刻画现实中的语音时有一个显然的缺点,那便是它不能合适地表征语音信号的时域结构。本文采用依赖于时间的状态转移概率来模型化状态停留时间,修改后的模型称为ＭＨＭＭ。对于参加过训练的说话人,ＴＨＭＭ和ＭＨＭＭ的正识率基本上差不多。而对于未参加过训练的说话人,ＭＨＭＭ的正识率明显高于ＴＨＭＭ的正识率。也就是说,ＭＨＭＭ对于说话人的适应性要好于ＴＨＭＭ。原因在于ＭＨＭＭ更多地包含了发音时音素间的跳转信息。     

不确定时滞系统的鲁棒容错控制

研究了一类线性不确定时滞系统的鲁棒容错控制问题.针对具有状态滞后,且假定状态和控制输入的不确定项均是范数有界的线性系统,通过引入状态反馈和时滞状态反馈,基于Lyapunov稳定性理论和LMI方法,给出了一个此类系统在传感器失效情况下具有鲁棒容错性能的充分条件,并通过求解线性矩阵不等式组得到容错控制器设计结果.最后用算例验证了该设计方法的有效性和可行性.