基于椭圆曲线的二元伪随机序列构造与分析

基于有限域 上的椭圆曲线,利用乘法逆构造一类二元伪随机序列,通过素域上椭圆曲线的指数和,计算该类伪随机序列的一致分布测度和k阶相关测度。结果表明,周期为N的二元伪随机序列一致分布测度的上界为p1/2lbplbN,k阶相关测度的上界为p1/2(lbp)klbN,2个测度的数量级都是O(N),说明该类序列具有很好的伪随机性质。     

基于遗传退火三次指数平滑的期货预测研究

为更准确地对期货价格进行预测分析,提出了一种对三次指数平滑法的平滑初值和平滑参数值进行自适应选取的预测方法.该方法根据样本预测误差平方和最小来自适应地调整平滑参数与平滑初值,以避免对其进行主观选取,并将此方法应用于期货价格的预测中.实验结果表明,该方法与单独的三次指数平滑法相比,对于期货价格预测的准确率有所提高,可以得到比较有效的预测值.     

基于指数平滑的云服务器请求量集成预测模型

针对现有弹性云服务器(elastic cloud server,ECS)未来请求量预测模型准确度低、稳定性差等问题,提出一种基于指数平滑的Stacking集成预测模型。以多个二次指数平滑模型作为基础模型,将线性回归模型作为集成模型对多组指数平滑预测值进行最终拟合;预测过程中使用多组二次指数平滑模型对ECS的历史请求时序进行构造集成模型训练数据集并加入平滑系数的动态优化。与传统单一模型的对比实验结果表明,该模型在实际云服务器请求量预测过程中具有更好的准确性和稳定性。     

连续时间传递函数的赋值化指数积分变换逼近辨识

通过将常规的复域Laplace变换直接化简为实域上的指数积分变换,提出了连续时间传递函数辨识的赋值化指数积分变换逼近(AVE)方法.其主要特征是以采样序列为基础先行沿时间轴构造不同赋值下系统变量的指数积分变换(EIT)逼近,继而沿指数变量方向实现模型参数估计的二维化在线递推计算.文中分析了有限EIT逼近的渐近收敛性和时间连续化逼近的代数精度,以及具有一定噪声抑制能力的指数因子赋值条件.在一致激励和有界响应前提下, 通过相对复杂而苛刻的仿真算例,充分验证了AVE方法对各种典型工况的有效性,清晰表明了它对于最小相位及非最小相位系统, 开环或闭环的系统运行方式,乃至刚性参数情形, 所具有的宽泛适应性.     

A new result on stability analysis for stochastic neutral systems

This paper discusses the mean-square exponential stability of stochastic linear systems of neutral type. Applying the Lyapunov–Krasovskii theory, a linear matrix inequality-based delay-dependent stability condition is presented. The use of model transformations, cross-term bounding techniques or additional matrix variables is all avoided, thus the method leads to a simple criterion and shows less conservatism. The new result is derived based on the generalized Finsler lemma (GFL). GFL reduces to the standard Finsler lemma in the absence of stochastic perturbations, and it can be used in the analysis and synthesis of stochastic delay systems. Moreover, GFL is also employed to obtain stability criteria for a class of stochastic neutral systems which have different discrete and neutral delays. Numerical examples including a comparison with some recent results in the literature are provided to show the effectiveness of the new results.     

随机控制系统Euler-Maruyama方法的均方指数输入状态稳定性

分析了随机控制系统Euler-Maruyama (EM)方法的均方指数输入状态稳定性. 本文的目的是寻找随机控制系统和EM方法分享它们均方指数输入状态稳定性的条件. 在全局Lipschitz系数和均方连续随机输入的基础上, 二阶矩的界和合适形式的强收敛条件被得到了. 在该强收敛条件下, 我们证明了一个随机控制系统是均方指数输入状态稳定的, 当且仅当对充分小的步长, EM方法也是均方指数输入状态稳定的.     

带马尔科夫跳的模态相关时变时滞随机系统的状态反馈控制器设计

针对带马尔科夫跳的模态相关时变时滞系统得到了一个改进的均方指数稳定结果并设计了状态反馈控制器. 首先, 通过构造一个改进的Lyapunov-Krasovskii泛函, 以线性矩阵不等式的形式给出一个均方指数稳定性条件; 这里, 衰减率可以是一个在区间内取值的有限常数, 同时, 时变时滞的导数上界不要求小于1; 基于得到的稳定性条件, 设计了状态反馈的控制器. 最后, 通过两个仿真算例验证了所得理论的结果的有效性, 并与已有结果相比较, 保守性较弱.     

State feedback control for uncertain switched systems with interval time‐varying delay

Stability criteria and hybrid controllers' design problems for a class of uncertain switched systems with interval time‐varying delay are considered in this paper. Based on the average dwell time method, by choosing a new appropriate Lyapunov‐Krasovskii functional which fully utilizes the information of both the lower and upper bounds of the interval time‐varying delay, new delay‐range‐dependent stability criteria and stabilization conditions are first derived in terms of linear matrix inequalities. Moreover, in order to obtain much less conservative results, a tighter bounding for some terms is estimated and no redundant matrix variable is introduced. Finally, two numerical examples are given to demonstrate the applicability and the effectiveness of the proposed method. Copyright © 2010 John Wiley and Sons Asia Pte Ltd and Chinese Automatic Control Society     

具有漏泄时滞的高阶细胞神经网络的多周期性分析

分析了一类具有漏泄时滞的高阶细胞神经网络的多周期性和指数收敛性. 给出了保证此类网络的周期环在饱和区内局部指数收敛的充分条件. 所得结果表明, 一个n维网络可以有2^n个周期环存在于饱和区, 而且这些周期环是局部指数收敛的. 仿真实例进一步证明了结论的有效性.     

具有漏泄时滞的随机神经网络的均方指数稳定性

在实现复杂的人工神经网络模型的过程中,随机噪声是不可避免的。建立具有随机噪声干扰的神经网络模型不但是设计上的需要,而且能够更加真实地反映生物神经网络的特点。本文利用构造合适的Lyapunov泛函,应用It?微分公式及Jensen不等式性质等,研究了一类具有漏泄时滞的随机神经网络的动力学行为,得到了确保该系统均方指数稳定的充分判别条件。最后, 通过两个数值计算的例子,说明所得结论的有效性。