通有连续时间神经网络的K-稳定性

研究了具有时滞的通有连续时间神经网络的K-稳定性问题;利用常数变易法,通过应用不等式分析技巧和微分方程性质,获得了具有时滞的通有连续时间神经网络的平衡点的K-全局渐近稳定性与K-全局指数稳定性的易于验证的时滞相关充分条件,通过实例验证了该充分条件的有效性。     

通有连续时间神经网络的稳定性

研究通有连续时间神经网络的稳定性问题，利用常数交易法、Ｌｉａｐｕｎｏｖ函数法结合不等式分析技巧，获得了通有连续时间神经网络的平衡点是全局ｋ－指数稳定和全局渐近稳定的判别准则。作为特例，也得到了Ｈｏｐｆｉｅｌｄ模型和线性互连模型神经网络的相应稳定性。     

具时滞离散递归神经网络的全局指数稳定性

研究了一类具时滞离散递归神经网络平衡点的全局指数稳定性问题.对连续有界激活函数做扇形非线性条件假定,用Lyapunov-Krasovskii稳定性理论和线性矩阵不等式方法,得到了具时滞离散递归神经网络模型在平衡点全局指数稳定的一些充分条件.数值例子说明了本文结果的有效性.     

非自治时滞神经网络的全局指数稳定性分析

利用微分不等式,并结合均值不等式以及Young不等式研究了一类具有时变时滞的非自治神经网络系统的全局指数稳定性,给出了一系列系统全局指数稳定的充分条件。由于去掉了激励函数单调有界、时变时滞函数连续可微等限制条件,因此结论具有更低的保守性,推广并改进了相关文献的结果。举例说明了方法的有效性。     

反馈型CNN解的稳定性

研究了具有时滞的反馈型细胞神经网络,利用李雅普诺夫函数、常数交易法以及不等式分析技巧,证明了具有时滞的反馈型细胞神经网络的解的有界性,同时给出了任意解全局指数稳定和渐近稳定的充分条件。     

脉冲时滞细胞神经网络系统的指数稳定性

讨论了一类具有时滞的脉冲细胞神经网络的全局指数稳定性。利用Lyapunov函数和不等式技巧得到了该系统全局指数稳定的一个充分条件,同时给出示例说明结果的有效性。     

一类具有时滞的神经网络的稳定性分析

对具有广泛应用价值的时滞Hopfield神经网络系统,建立了系统平衡点存在唯一的充要条件,利用常数交易法并结合不等式分析技巧讨论了神经网络模型的全局指数稳定性,获得了系统的平衡点全局指数稳定的充分条件。     

具有混合时滞的BAM神经网络全局指数稳定性分析

在激励函数满足全局Lipshitz条件和时变时滞函数有界的情形下,研究了一类具有时变时滞和无穷分布时滞的BAM神经网络模型.首先利用压缩映像原理给出了系统平衡点的存在唯一性条件;然后利用初等积分法并结合矩阵论知识,不需构造Lyapunov-Krasovskii泛函,以矩阵谱半径的形式给出了模型平衡点全局指数稳定的充分条件,还以矩阵范数的形式给出了更为严格但极易验证的充分条件.结论去掉了对激励函数有界性和时变时滞函数连续可微性,甚至导数具有不超过1的上界等严格要求,推广改进了相关文献的结果.最后举例说明了本文方法的有效性.     

具有变系数和变时滞的BAM神经网络的全局指数稳定性的新判据

研究了一类具有变系数和变时滞的联想记忆神经网络的全局指数稳定性。通过选择适当的Lyapunov—krasovskii泛函,利用不等式技巧给出了联想记忆神经网络的全局指数稳定性的新判据。     

二次规划问题的时滞投影神经网络模型的全局指数稳定

研究了二次规划问题,提出了求解它的一种时滞投影神经网络模型。利用反函数分方程理论和放缩的方法,证明了新模型解的存在唯一性,并给出了时滞投影神经网络全局指数稳定的充分条件。该模型可以用来解决一系列约束最优化问题中的二次规划问题。       

时变时滞细胞神经网络的同步研究与仿真

分析时变时滞的细胞神经网络全局渐近稳定性问题,确定时变时滞细胞神经网络平衡点全局渐近稳定的新充分判定准则。通过研究时滞细胞神经网络模型、系统激励函数所需满足的条件及需要的引理,讨论时滞细胞神经网络的全局渐近稳定性,所得条件与时滞相关,并用实例验证所得的稳定性条件是有效的.     

考虑时滞的磁流变半主动悬架控制

为改善车辆的舒适性,对考虑时滞的磁流变半主动悬架控制进行研究.首先根据鲁棒控制理论设计出能够获得悬架期望控制力的H∞控制律,然后建立能够反映期望控制力与控制电压关系的逆模型,实现主动控制到半主动控制转变.在控制策略中,针对控制系统存在的时滞问题,分别设计时滞独立和时滞依赖两个稳定性条件下的控制律;针对磁流变阻尼器难以建...     

时变时滞及中立型时滞大系统的稳定条件

应用大系统的分解方法和一个不等式对具有时变时滞与连接时滞的两类系统进行了研究,给出了其渐近稳定的充分条件,并对一类中立型时滞大系统进行了讨论,利用常数变易法及对系统微分方程解的直接估计,获得了一个关于此系统解的指数稳定的判别方法,对这两类系统的讨论都是在具有连接时滞与变时滞的复杂情况下进行,得到了与以前的文献不同的结果.     

基于忆阻时滞神经网络的耗散研究

针对一类基于忆阻时滞神经网络的耗散问题,提出一种结合倒凸技术和Wirtinger积分不等式的耗散方法。首先,应用微分包含和集值映射理论,将忆阻时滞神经网络转化成传统的时滞神经网络;接着,构造含有时滞系数的状态向量2次项和3重积分项的Lyapunov-Krasovskii泛函（LKF）,应用倒凸技术和Wirtinger积分不等式估计LKF微分,得到了确保时滞神经网络严格耗散的时滞依赖条件,这些条件可以用线性矩阵不等式形式表示并且易于用Matlab软件实现。将该方法推广到研究时滞神经网络无缘分析问题中。在数值例子中,针对不同的时滞变化率上界,与现有文献的最优耗散性能指标进行比较,实验结果表明,本文方法将其提高了5%。另外,在相同时滞条件下,仿真分别给出了神经网络系统有外部输入和无外部输入的状态轨迹,由仿真结果可以看出外部输入的存在的确破坏系统稳定性。     

变系数时滞神经网络的周期解与稳定性

针对具有实际应用价值的时滞周期时变系数的Hopfield神经网络系统,利用了Lyapunov函数法并结合不等式分析技巧,证明了系统的解是有界的,得到了系统周期解的存在准则及平凡解指数稳定的充分条件。     

变时滞神经网络的时滞相关全局渐近稳定新判据

研究了变时滞神经网络的时滞相关渐近稳定性问题。利用Lyapunov-Krasovskii泛函和积分等式方法,提出了此类神经网络有唯一稳定点和全局渐近稳定的充分条件。与已有文献相比,不再要求激活函数单调,并且时滞导数可以不小于1,具有较弱的保守性。算例验证了所给方法的正确性。     

基于粒子群优化的汽温系统神经网络自整定PID控制

为了使神经网络PID取得更好的控制性能,采用改进的粒子群算法对神经网络的权值进行优化,通过对具有严重参数不确定性、多扰动以及大迟延的电厂主蒸汽温度被控对象进行的仿真研究结果表明,所提出的嵌入混沌序列的小生境粒子群算法可以避免局部极小,具有全局优化的能力,对神经网络PID的权值优化是成功和有效的,使得具有多模型特性的汽温控制系统在不同的负荷下均获得很好的调节品质。     

一类具有时滞的线性区间动力系统的鲁棒稳定性

研究了主对角线上不含零点的线性区间动力系统和该系统带有时滞情况的稳定性。通过构造Lyapunov函数,得到了主对角线上不含零点的线性区间动力系统的鲁棒稳定与不稳定的判定定理,以及其带有时滞的区间动力系统的鲁棒全局稳定,鲁棒稳定,鲁棒不变的充分条件,所得结论只需判断一个常数矩阵是否为M矩阵。最后给出了上述结论的应用实例。