时间离散的回归神经网络的定性分析

研究了一类时间离散的回归神经网络的定性问题.首先应用非线性分析中的度理论,建立了这类神经网络平衡点存在唯一的充要条件;其次通过Lyapunov函数,得到了这类神经网络全局指数稳定的充分准则.     

随机区间时滞Hopfield 神经网络的指数稳定性

讨论了一类带有可变时滞的随机区间Hopfield神经网络的指数稳定性,利用李雅普罗夫函数和Razunlinkhin-定理,得到了一些关于该系统均方指数稳定与几乎必然稳定的时滞无关和时滞相关的充分性判据,推广了现有文献中关于定常时滞及其确定形式的一些结果．     

含时变不确定参数混沌系统的自适应跟踪控制

对一类含时变不确定参数的混沌系统,讨论了系统的自适应跟踪控制问题．基于李亚普诺夫函数方法,构造出了一类新的自适应控制器．该控制器的构造简单直接,无需对系统作更多的假设,构造控制器时,只需直接代入控制器的参数化公式．该控制器能控制混沌系统的状态全局渐近跟踪预先给定的任何有界轨线．仿真实例验证了所得控制器的有效性．     

时变系统运动稳定性的迭代法

本文对一类时变线性、非线性系统统提出一种研究稳定性的方法,直接根据系统本身的系数间的积分估计式给出若干显式代数判别准则.     

几类非自治微分方程组解的渐近稳定性和不稳定性

本文把文【9】中研究自治系统全局稳定性和不稳定性的结果改进和推广,用于研究几类非自治系统,分别得到平衡位置渐近稳定、稳定、和不稳定的一系列判别准则.为设计非自治稳定系统,或给出不稳定系统的反例,提供了某些简易方法。     

Study on Robust Uniform Asymptotical Stability for Uncertain Linear Impulsive Delay Systems

In the area of control theory the time-delay systems have been investigated. It's well known that delays often result in instability, therefore, stability analysis of time-delay systems is an important subject in control theory. As a result, many criteria for testing the stability of linear time-delay systems have been proposed. Significant progress has been made in the theory of impulsive systems and impulsive delay systems in recent years. However, the corresponding theory     

线性It^↑O随机系统部分变元的强稳定性

运用随机线性系统的柯西矩阵及其截断矩阵，通过引进随机线性系统左截柯西矩阵和右截柯西矩阵。讨论了线性It^↑O随机系统部分变元的几乎必然强稳定性，得出了该系统只依赖于左截柯西矩阵的有界性和右截柯西矩阵的渐近性的各种a．s强稳定性，包括强稳定、强一致稳定、强渐近稳定、强一致渐近稳定及强指数稳定之间的等价条件，推广了已有文献的结果．     

具变号系数的时滞微分方程的渐近性

研究了一类具有变号系数的时滞微分方程的渐近性，这类时滞微分方程不满足Yorke等提出的3／2稳定定理的条件。利用积分区域划分等分析技巧，得到了这类时滞微分方程解收敛于零的充分条件，最后举例说明结论的有效性。     

RBF神经网络的一种鲁棒学习算法

用定标鲁棒代价函数代替传统的二次型指标 ,并结合改进的遗传算法 ,搜索近最优径向基函数神经网络 ( RBFNN)的结构和参数 .实验结果表明该训练方法比其他方法具有更强的鲁棒性 ,可提高 RBFNN的泛化能力 ,自动消除训练数据中的噪声 ,再现训练数据中的潜在规律 .     

n阶脉冲泛函微分包含的非共振问题

在混合Lipschitz和Caratheodory条件下,使用恰当的多值混合不动点定理,建立了n阶脉冲泛函微分包含解存在的充分条件.然后,利用锥理论和上下解讨论了这类问题的极值解.