二阶神经网络的全局指数稳定性分析

当神经网络应用于最优化计算时,理想的情形是只有一个全局渐近稳定的平衡点,并且以指数速度趋近于平衡点,从而减少神经网络所需计算时间,二阶神经网络较一般神经网络具有更快的收敛速度,对于二阶连续型Hopfield神经网络,用Lyapunov方法讨论平衡点的全局指数稳定性,给出了平衡点全局指数稳定的几个判别准则,作为特例,获得了连续型Hopfield神经网络全局指数稳定的新判据。     

具有多状态和控制时滞的控制系统的绝对稳定性分析

基于线性矩阵不等式方法, 对具有多个状态和控制的时变时滞的Lurie型控制系统的稳定性进行分析, 得到了系统绝对稳定的几个充分条件, 这些条件用线性矩阵不等式表示, 具有较低的保守性. 最后通过一个实例验证了所得条件的保守性较以往结果的保守性小.     

切换系统故障估计方法在三水箱系统中的应用

针对由三水箱液位控制系统组成的实际切换系统,研究了其故障估计问题。利用机理分析方法得到了有故障发生时的系统模型,在此基础上,运用平均驻留时间方法和H_∞滤波技术,推导并证明了该问题可解的充分条件。利用线性矩阵不等式技术给出了相应的估计器参数矩阵的求解方法以及切换信号需要满足的驻留时间条件。通过仿真验证了所提出方法的有效性。     

缓解企业流动资金紧张的对策

流动资金紧张已成为困扰企业的一大难题，现从分析流动资金紧张的原因入手，提出解决该问题的几点对策。     

一类受扰动脉冲切换系统鲁棒指数镇定

提出一类具有边界范数有界扰动的脉冲切换系统在任意切换条件下鲁棒指数镇定问题。应用Lyapunow直接法,导出这类受扰动脉冲切换系统指数稳定的充分条件并且给出线性时不变状态反馈控制律使该受扰动脉冲切换系统指数镇定,最后,给出数值示例说明所得到的结果是有效的。     

高阶Hopfield型神经网络的吸引域和指数收敛速度的估计

利用 Lyapunov方法,对高阶连续 Hopfield型神经网络平衡点的局部指数稳定性进行研究,得到了该网络平衡点的吸引域及其中每点趋向于平衡点的指数收敛速度的估计结果。     

企业法人代表绩效评价模型

按照系统分析理论的思维方式，在分析企业法人代表职位性质的前提下，了企业法人代表绩效综合评价的概念模型，在此基础上构了综合评价数学模型，对企业法人代表职业阶层的管理具有现实的指导意义。     

一类不确定系统的脉冲控制

关于线性不确定系统的鲁棒性能分析与控制，已有结果是基于连续系统，采用状态反馈的方法实现的，本文采用脉冲控制来镇定一类线性不确定系统，获得了脉冲控制下新的鲁棒稳定性判据，并通过实例进行了仿真，仿真结果表明，采用脉冲控制具有容易实现，能耗小的优点。     

基于捕食搜索策略的遗传算法研究*

针对标准遗传算法易陷入局部最优而出现早熟,提出了一种基于捕食搜索策略的遗传算法。该算法在进化中模拟动物捕食搜索的过程,并根据种群中个体最优适应值来动态改变交叉和变异概率,从而加强算法的全局搜索和局部优化的能力。仿真实验表明该算法是有效的。     

一种动态改变惯性权重的自适应粒子群算法

针对标准粒子群算法在进化过程中种群多样性降低而早熟的问题,提出一种动态改变惯性权重的自适应粒子群算法.采用种群中平均粒子相似程度作为种群多样性的测度,并用于平衡算法的全局探索和局部开发. 基于对惯性权重随种群多样性测度变化的动态分析,建立了惯性权重随种群多样性测度的变化关系,并将其引入该算法中. 最后对个经典测试函数进行仿真,结果表明该算法在平均最优值和成功率上都有所提高,特别是对多峰函数效果更明显.