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具反应扩散混合时滞Cohen-Grossberg神经网络的指数耗散性 总被引:1,自引:0,他引:1
利用扩散算子特性、M-矩阵性质和不等式分析技巧,在不要求神经网络激励函数的有界性、单调性、可微性以及平均时滞有界性的弱保守条件下,研究了一类具有反应扩散混合时滞的非自治Cohen-Grossberg神经网络的实不变集、全局指数稳定性和指数耗散性,并给出了相关的充分性条件.文中所使用的方法摒弃了常规构造适当的Lyapunov泛函的方法,克服了Lyapunov泛函难构造的困难,且得到的结果扩展和改进了其他文献结果.最后给出了一个数值例子来说明所得结果的有效性. 相似文献
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针对多智能体网络系统中普遍存在的拓扑变化、信息量化问题,综合考虑了状态量化和拓扑切换的影响.基于一种新的量化器构建了量化反馈作用下多智能体系统的混杂模型,并进一步分析了该混杂系统的有限时间收敛性,给出了一致收敛的时间下界.最后,对不同切换网络拓扑进行计算机仿真,验证所得结果的有效性. 相似文献
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提出一种输入约束下一类连续时间非线性系统最优跟踪控制问题的近似求解方法.针对有限时间跟踪性能指标下一类单输入单输出非线性系统,利用所提出的最优跟踪控制方法实现目标系统所对应性能指标近似最优.首先将系统的性能指标沿时间泰勒展开,得到一个近似的性能指标;其次,在系统状态可观测条件下,将该问题进一步转化为以控制输入为决策变量的非线性规划问题;再次,利用神经动态优化方法,求解含不等式约束下的近似最优控制问题并给出相应的递归神经网络模块原理图;进而,针对整个闭环系统进行理论分析,证明在一定条件下闭环系统的稳定性;最后,通过两个实例仿真验证所提出方法的有效性. 相似文献
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混杂系统的鲁棒镇定是复杂控制系统领域的重要研究课题之一.提出了一种编码机制下的混杂控制策略,它能有效地克服传统连续反馈控制或不连续反馈控制在处理局部鲁棒镇定平衡点或不变集问题中的局限性,获得更好的控制效果.首先针对编码状态反馈,构建了一般的混杂系统模型来描述编码状态反馈作用下非线性系统的闭环系统模型.然后,基于逆Lyapunov定理开展了非线性系统的混杂控制鲁棒性分析,提出了闭环混杂系统的半全局实用渐近稳定性判据.最后,结合一个经典控制问题来说明所提出控制策略的优越性. 相似文献
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文章利用神经动态优化方法研究离散时滞系统预测控制问题,首先将离散时滞系统的模型预测控制问题转化为带约束的优化问题,再采用梯度神经网络进行在线求解。该神经网络具有较少的状态变量,结构简单,优化速度快,能够有效的解决带有约束的规划问题。仿真结果表明该神经动态优化方法可提高模型预测控制的在线计算能力。 相似文献
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本文针对求解有等式约束的二次规划问题的时滞投影神经网络,提出一种所有神经元皆存在时滞情况的新型网络模型。利用Gronwall不等式和Halanay不等式,严格证明了所提网络模型的全局指数稳定性。研究结果表明,所提网络模型的解能够渐进收敛于原问题的最优解,具有计算迅速和精度较高等特点。数值仿真结果验证了所提网络模型的可行性与有效性。 相似文献