B值独立同分布随机变元序列矩完全收敛性

讨论了B值独立同分布随机变元的矩完全收敛性,在一定矩条件下得到了B值同分布随机变元的矩完全收敛性。将相关的B值独立同分布随机变元的完全收敛的结果推广到了B值独立同分布随机变元的矩完全收敛性,得到了在矩存在的条件下与独立同分布完全收敛性相似的结果。     

解决二次规划的一中立型投影神经网络

在这篇文章中我们构造了解决线性交分不等式和二次规划问题的一类中立型投影神经网络,在这篇文章里我们主要用的是微分方程和放缩的方法证明我们构造的投影神经网络全局指数稳定的.而且结果分两种情况来讨论,两种情况下系统都是指数稳定的,因此它可以用来解决一系列约束最优化问题的二次规划问题和线性变分不等式等问题.     

网络化系统控制器设计的矩阵分解方法

研究了一类包含网络诱导时滞、数据丢包以及错序等非理想网络模型的控制器设计问题。针对以往控制器设计方法保守性较强的缺点,通过连接权矩阵分解,利用离散形式的牛顿-莱布尼兹变换公式,提出了一种新的控制器设计方法。与以往文献中的方法相比,新方法具有较弱的保守性。数值仿真例子表明,新方法是有效的。     

中立型时滞系统在C1空间中的稳定性

本文中研究了中立型时滞系统在C1空间中的稳定性,获得了半线性和非线性中立型时 滞系统在C1空间中稳定性的一些充分条件.     

关于一个Brauer定理的注记

研究一个被广泛引用的Brauer定理,指出该定理是错误的;讨论了特征值估计理论中常涉及的卵形Di,j={z∈C:|z-aii‖z-ajj|≤ RiRj,i≠j},其中A=(aij)∈Cn,n,得到了关于Dij和矩阵特征值的有关结论,从理论上说明了Brauer定理错误的原因。     

具有无穷时滞的不确定大系统的鲁棒镇定

研究了具有无穷时滞的不确定微分－积分大系统的鲁棒稳定性问题，对每个子系统的应用稳定的局部状态反馈，利用Lyapunov函数法并结合不等式分析技巧，给出了具有无穷时滞的不确定微分－积分大系统的鲁棒全局一致近稳定的充分条件。     

不确定线性大系统的稳定化问题

考虑了具有不确定性的线性大系统的鲁棒稳定化问题，对每个子系统利用稳定化的状态反馈控制，采用常数变易法获得了控制系统鲁棒稳定的条件，讨论了不确定大系统的ＢＩＢＯ稳定性，考虑文献［３］研究的例，扩大了不确定参数的扰动界。     

Hopfield神经网络k—全局稳定性

研究了Ｈｏｐｆｉｅｌｄ神经网络的ｋ－全局稳定性，利用常数变易法和不等式分析技巧，给出了Ｈｏｐｆｉｅｌｄ神经网络的ｋ－全局指数稳定的充分条件。     

具有不确定的时滞微分系统的稳定性

研究具有不确定的时滞微分大系统的鲁棒稳定性问题，利用李雅普诺夫函数和不等式分析方法，给出了不确定性时滞微分大系统在不依赖时滞的反馈分散控制下是稳定化的、渐近稳定化和指数稳定化的充分条件。     

具有不确定系数的T-S模糊控制系统的BIBO鲁棒镇定

研究了一类具有不确定系数的T-S模糊控制系统的鲁棒BIBO镇定问题,应用稳定的状态反馈控制,通过构造Lyapunov-Krasovskii泛函,采用线性矩阵不等式(LMI)方法,给出了T-S模糊连续控制系统Robust有界输入有界输出镇定的充分条件;当参考的输入信号r(t)≡0时,给出了T-S模糊连续控制系统的零解鲁棒镇定的充分条件.