基于有限时间神经网络求解的时变复数矩阵方程

为求解时变复数矩阵方程,根据复数域中两种等价处理非线性激励函数的方法,提出了两种新型有限时间归零神经网络(new finite-time zeroing neural network, NFTZNN)模型。尝试将一种新型激励函数应用到两种NFTZNN模型中,从而提高了模型的综合性能。试验结果表明,与现有的复数神经网络(complex-value zeroing netural network, CVZNN)模型相比,使用新型激励函数的NFTZNN模型在求解时变复数矩阵方程时,收敛速度更快、计算精度更高;并且,根据李亚普洛夫定理计算出的收敛时间上界也更接近实际的收敛时间。本研究提出的神经网络模型能准确快速地求解出复数域中的时变矩阵方程,可以为后续工程应用提供参考。     

新型递归神经网络求解时变矩阵Moore-Penrose逆

将传统梯度神经网络（GNN）与张神经网络（ZNN）巧妙结合,提出了一种新型的神经网络（NNN）模型.在相同的条件下,采用NNN,GNN,ZNN模型求解时变矩阵M-P逆,从理论上证明了NNN模型的有效性和优越性.计算机仿真结果表明NNN模型在有噪声的条件下求解矩阵M-P逆具鲁棒性.     

复矩阵的几种Penrose逆的通式

给出了复矩阵Ａ的四种Ｐｅｎｒｏｓｅ逆Ａ＾（１，２），Ａ＾（１，２，３），Ａ＾（１，２，３４），Ａ＾（１，３，４）的通式。     

二次最小化问题的有限时间递归神经网络求解

利用一类递归神经网络模型来求解二次最小化问题,在该模型的基础上加入双符号幂激励函数,以加快递归神经网络的收敛速度,甚至达到有限时间收敛.通过调节设计参数λ的取值,递归神经网络的收敛性能可进一步提高.利用MATLAB软件对有限递归神经网络模型进行仿真,数值仿真结果验证了模型求解二次最小化问题的有效性和优越性.     

线性随机时变系统的有限时间稳定性研究

针对一类具有有限时间的随机微分时变系统,研究了关于随机线性时变系统的有限时间稳定性及控制器设计问题。首先,引入了有限时间稳定性的定义,基于该定义提出了一种针对假定的Lyapunov函数满足分段连续性,在每一个分段点处可能不连续的有限时间稳定性的新方法,并借助切换系统的思想研究了随机时变系统的有限时间稳定性;在此基础上,考虑带有反馈控制器的随机时变系统的控制器设置问题,并通过采用逐段控制的方法给出了系统的控制器设置方法;最后基于线性矩阵不等式设计了一类线性随机时变系统的有限时间稳定控制器的算法,使得对于控制器的设置能够有效地实现。     

计算长方矩阵加权群逆的有限算法

分别讨论了岑建苗定义的长方矩阵的加权群逆A#w以及Cline与Greville意义下的加权群逆Ag,w的有限算法,并给出相应算法的数值算例.     

求解首尾差循环矩阵逆与广义逆的快速算法

提出首尾差循环矩阵的概念,利用多项式矩阵的初等变换理论给出了首尾差循环矩阵求逆阵及广义逆的一种快速算法。     

复矩阵Am×n的{1}-逆的有效通式研究

利用幂等矩阵、满秩分解以及{1} 逆的性质,得到{1} 逆的集合A{1}的表征新结论。此结论优点是具有较少的任意参数,从而能够使{1} 逆的应用更为有效,广泛。     

广义二阶差分矩阵的逆与幂

本文讨论了广义二阶差分矩阵可逆的充要条件以及其逆的简单表达式,并利用它的逆求得了幂的表达式,讨论过程中,介绍了用残数处理含参数的二阶线性递归方程的方法。     

两种求复数矩阵逆的方法

介绍了实部矩阵、虚部矩阵均可逆和实部矩阵可逆、虚部矩阵可分解成2个向量乘积的两种复数矩阵的求逆方法,给出了这两种复数矩阵求逆矩阵的计算公式,并通过具体的实例来验证方法的可行性。     

基于LMBP算法的Drazin矩阵逆的求解

研究利用神经网络求解Drazin矩阵逆的一种新的算法,根据Drazin矩阵所具有的性质和已经研究的成果,对Drazin矩阵逆的求解的预处理过程及求解分别设计了循环神经网络和LMBP神经网络结构.据算法求解的实例结果,与传统算法进行了比较,表明新的算法具有优越性.     

求解常数噪声环境下时变非线性方程的离散时间零化神经网络

该文对有噪声污染但噪声具体表达式未知的时变非线性方程进行研究.首先回顾了一个带积分项的连续时间零化神经网络(continuous-time zeroing nerual network,CT-ZNN),其实质是一个微分-积分方程,可以有效地抑制常数噪声.然后分别利用一步前向差商近似CT-ZNN的导数,利用左(右)矩形公...     

实一般矩阵的复特征值和复特征向量的计算机求解

在介绍实Ｓｃｈｕｒ分解定理和Ｈｏｕｓｅｈｏｌｄｅｒ矩阵的定义基础上,先将实一般矩阵Ａ通过Ｈｏｕｓｅｈｏｌｄｅｒ矩阵转换成上Ｈｅｓｓｅｎｂｅｒｇ矩阵Ｈ,再通过ＦｒａｎｃｉｓＱＲ法,即一种两步带有位移的ＱＲ法,将不可约的实Ｈｅｓｅｎｂｅｒｇ矩阵Ｈ化为实Ｓｃｈｕｒ形,最后得到矩阵Ａ的复（或实）特征值。如果在变换之前或变换过程之中发现上Ｈｅｓｅｎｂｅｒｇ矩阵Ｈ可约,便将其分解成若干个不可约的上Ｈｅｓｅｎｂｅｒｇ矩阵Ｈ,反复使用ＦｒａｎｃｉｓＱＲ法,直至将整个上Ｈｅｓｅｎｂｅｒｇ矩阵Ｈ化为完整的Ｓｃｈｕｒ形。在求出实一般矩阵Ａ的复（或实）特征值之后,应用列主元Ｇａｕｓ－Ｊｏｒｄａｎ消去法,可以得到精确的复（或实）特征向量。应用上述数学方法,编制了实一般矩阵的复特征值和复特征向量计算机程序。采用ＦｒａｎｃｉｓＱＲ法,可以避免计算机进行复运算,同时使收敛速度和收敛精度得到较好地提高。     

预测控制中逆矩阵的递推求解算法

在各种自校正预测控制算法中，计算最优即时控制时均需在线进行矩阵求逆运算．作者针对各类预测控制算法中需求逆矩阵的普遍情形，采用矩阵分解方法，推导出一种可适用于各类预测控制算法的逆矩阵在线递推求解算法．本算法比传统增广矩阵求逆算法的计算量小，且适用性广，因而采用该算法可显著提高各种自校正预测控制算法的实时性．     

广义逆符号模式唯一阵的复推广

近年来,符号矩阵理论在复数范围内的推广成为国内外众多学者关注的一个热点,人们首先关注的是符号矩阵理论中的若干核心问题在复数范围内的推广.现在,许多核心问题的复推广已经有了完善的解答.在关于实数广义逆符号唯一矩阵的一些现有的结论基础上,进一步研究了广义逆矩阵在复数领域内的符号模式唯一阵.     

非负矩阵是逆M-矩阵的充要条件及其它

通过矩阵分块的方法,探讨了逆M-矩阵的结构性质,给出了逆M-矩阵的充要条件,同时得到了三对角逆M-矩阵的一个结构性质.     

循环矩阵的性质及求逆方法

对于矩阵中一类重要的矩阵循环矩阵,从定义出发研究了它的各种性质,并利用矩阵对角化的方法给出了循环矩阵的逆矩阵和行列式的表达式。然后讨论了推广的循环矩阵,即准循环矩阵和广义循环矩阵,利用类似方法,也给出了它们的求逆阵和求行列式的方法。     

逆M-矩阵的判定及并行算法

给出了任意一个n阶非负实方阵A为逆M-矩阵的一种简单方便的判定方法.利用此方法,使一个任意阶矩阵A逐次降阶为最后只需利用逆M-矩阵的定义判定其是否为逆M-矩阵,从而可以判定A是否为逆M-矩阵,并对其算法及实现问题进行了研究.     

一类递归神经网络系统的有限时间同步

针对非线性电路网络系统中的特殊系统—递归神经网络系统,本文拟采用事件触发间歇控制策略研究递归神经网络的有限时间同步问题.首先,根据有限时间间歇控制的理论推导过程,提出事件触发间歇控制规则;其次,提出间歇控制器,利用Lyapunov稳定性方法以及一些不等式技巧,得到了实现驱动-响应神经网络系统的有限时间同步的充分条件,并...