Stability Analysis of Stochastic Swarm Systems

In this paper,we present a model of stochastic swarm system and prove the stability of this kind of systems. We establish the stable aggregating behavior for the group using a coordination control scheme. This individual-based control scheme is a combination of attractive and repulsive interactions among the individuals in the group,which ensures the cohesion of the group and collision avoidance among the individuals. The dynamics of each individual depends on the relative positions between the individuals and the influences of the random disturbances. Under the influences of the noises,this position-based control strategy still generates the stable aggregating behavior harmoniously for the group and the self-organized swarm pattern is formed.     

一类新的直径为4的整树

本文给出了ｒ为偶数，直径为４的树Ｓ（ｒ，ｍｉ）为整树的一个充分条件。由此得到了ｒ为偶数直径为４的整树Ｓ（ｒ，ｍｉ）的一些新类，给出了它们的谱。同时表明这类整树有无穷多个。从而解决了文［４］中提出的有关直径为４整树的一个问题     

一种高分辨率谱估计与数据外推的快速算法

利用信号频谱幅度分布的先验信息，对短时数据序列信号提出了一种实现高分辨率谱估计和数据序列外推的快速算法。该算法利用了算子矩阵的特殊结构，采用简单、快速的矩阵求逆算法，使算法的运算量和数据存储容量大幅度下降。给出了算法在高分辨率谱估计及数据序列外推中的应用实例和仿真结果，证实了该算法的优良性能。     

几种跳频码的混沌动力学特性及预测分析

利用动力系统方法研究了几种跳频码(m序列，RS序列，非线性序列及混沌序列)的动力学特性(相关维数与最大李雅普诺夫指数)，结果表明了跳频码表现出混沌的特征。最后根据遗传算法确定前馈神经网络的结构，并利用该神经网络模型对这几种序列做了预测分析。实验结果表明，该模型能成功地预测跳频码，因而可对跳频通信进行有效的干扰。     

一类具有饱和发生率和分布时滞的HIV感染模型的全局稳定性分析

建立了一类具有饱和发生率和分布时滞的HIV感染模型,给出了病毒感染再生数R0和CTL免疫再生数R1,证明了:当R0≤1时,未感染平衡点是全局稳定的;当R0>1>R1时,无免疫感染平衡点是全局稳定的;当R1>1时,免疫感染平衡点是全局稳定的.     

关于电力系统的Lyapunov函数的构造

对于电力系统（1）构造了一种新型的Lyapunov函数，并举例说明它估计出的吸收域比以前的结果在某方面上有扩展。     

一类混沌系统的C-A同步分析

针对变形的统一混沌系统,以稳定性理论为基础,采用追踪控制的方法,对被控系统设计合适的控制器,实现该类混沌系统的同步和反同步.理论分析和数值仿真证明了该控制方法的有效性.     

离散T-S模糊广义系统稳定性的一个新判别条件

利用离散广义Lyapunov方法和分段模糊Lyapunov函数,研究输入采用双交叠模糊分划的离散广义模糊系统的性质,得出新的判定离散T-S模糊广义系统稳定性的充分条件,即在最大交叠规则组内寻求公共正定矩阵,并用算例说明这种方法的有效性.     

Global Dynamics of Hopfield Neural Networks with Delay

In this paper,some sufficient estimates of delay are ob-tained by Lyapunov functional method to ensure all thesolutions of Hopfleld neural networks with delay (HNN'D)converge to its equilibrlums as t→∞.     

时滞竞争神经网络的全局指数稳定性

对于不同时标的时变时滞竞争神经网络的网络模型,通过构造适当的Lyapunov函数,结合微分不等式分析,研究了时变时滞竞争神经网络的全局指数稳定性,获得了新的全局指数稳定性判据,所得判据推广和改进了前人的相关结论。最后的数值仿真例子证明了该算法的有效性。