不确定Lurie间接控制系统的鲁棒绝对稳定性

运用Lyapunov泛函方法结合Razumikhin技术与向量不等式的方法,讨论了一类带有时滞的不确定Lurie间接控制系统的鲁棒绝对稳定性,给出了其鲁棒绝对稳定时滞无关判据,最后给出实例验证了结论的可行性,并与前人的结论做了比较,说明结论的简便性与广泛性.     

基于遗传算法的RBF神经网络中心值优化研究

RBF神经网络中心值的确定是个关键的问题,在很大程度上决定了RBF网络性能的好坏.该文采用遗传算法对RBF神经中心进行优化,并将优化后的RBF神经网络用于非线性函数逼近,实例证明取得了较好的效果.     

前馈神经网络结构新型剪枝算法研究

研究神经网络的结构优化,提出采用基于贡献值与输出连接的权重来修剪节点,节点是直接剪枝而不是消除存有内在联系的节点;该方法认为神经元贡献值低于阈值,那么此神经元就是毫无意义的,同时将该算法应用于非线性函数逼近,实验结果表明,在不牺牲网络性能的情况下,采用新型剪枝算法来修剪神经网络节点是非常有意义的,所提出的算法也是非常有效的。     

一类不确定广义系统的鲁棒容错控制

研究了一类不确定广义系统的鲁棒容错控制问题。基于LMI方法和矢量不等式方法,提出了一种既能使闭环系统在执行器发生故障时具有完整性,又能对所有容许的不确定性具有鲁棒性的鲁棒容错反馈设计方法。该方依赖于相应的LMI的求解,虽然含有多个参数,但无需预先调整参数,在LMITOOL环境下可一次性求出,求解很方便,使整个设计更具有实用性。数值例子验证了上述方法的有效性。     

一类中立型泛函微分方程组的振动性

该文对一类中立型泛函微分方程组作了一些研究，得到了方程组振动的充分条件。     

具离散滞后不确定奇异系统D—稳定的鲁棒性

给出了一类离散滞后不确定奇异系统的鲁棒Ｄ－稳定性条件，发现渐近稳定的条件与时滞无关。通过示例描述了该方法的应用。     

二次时滞退化系统的稳定性

利用Lyapunov方法对二次时滞退化系统进行定性、定量分析并给出了该类系统的零解一致稳定域和渐近稳定域的大小估计.当初始扰动是在稳定域时,二次时滞退化系统的初始值问题的解一致稳定;当初始扰动是在渐近稳定域时,二次时滞退化系统的初始值问题的解趋于零.这些判据与时滞无关,容易测试且便于工程上的应用.     

广义系统约束控制器的设计方法

给出了一种能镇定广义系统的饱和线性控制器的设计方法,该系统带有约束控制.设计步骤为首先,通过低增益线性状态反馈控制镇定系统,找出二次Lyapunov函数,在此基础上计算另一个线性状态反馈控制;其次,采用与设计继电器控制的方法相类似的方法进行设计.设计这2种控制器时都加上饱和因子.     

一类非线性时滞系统时滞依赖干扰抑制

针对一类范数有界非线性不确定状态时滞系统,讨论其时滞依赖干扰抑制问题,得出了相应的LMI判据,通过设计的时滞依赖有记忆状态反馈控制律,可保证闭环系统的鲁棒稳定性且能优化二次型干扰抑制水平,当时滞较小时,具有较小的保守性,计算机仿真算例表明了该方法的有效性.     

基于模糊集与改进证据理论的目标识别

在基于模糊理论目标识别基础上,通过对模糊隶属度进行重新分配,较好地克服了随机因素的影响,同时对已有的证据理论合成进行改进,将模糊集理论和改进的证据理论结合,可望进一步提高对空中目标的正确识别率.