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具有指数收敛速率的时滞系统采样迭代学习控制
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作者 方忠 陈彭年 韩正之 《应用科学学报》 CAS CSCD 2001年第4期313-316,共4页
针对具有状态时滞的连续时间系统提出一种采样迭代学习控制算法 ,可以避免连续系统 D型和 P型算法的不足 .给出并证明了算法指数收敛的充分条件 ,该条件可保证系统跟踪误差能以指数收敛速率收敛至一个与采样周期相关的误差范围内 .
关键词 采样迭代学习控制 时滞系统 指数收敛速率
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关于带有协作/竞争机制时变积分器网络一致性的收敛速率
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作者 马麒超 秦家虎 李曼 《南京信息工程大学学报(自然科学版)》 CAS 2018年第6期658-664,775,共8页
本文探讨了时变无向网络达到状态一致过程中的收敛速率问题.首先基于一般的时变无向网络展开研究,证明了其收敛速率随耦合权重的增加而提高.同时,给出了收敛速率的明确下界,并指出这个下界是耦合权重的线性函数.基于这些结论,本文研究... 本文探讨了时变无向网络达到状态一致过程中的收敛速率问题.首先基于一般的时变无向网络展开研究,证明了其收敛速率随耦合权重的增加而提高.同时,给出了收敛速率的明确下界,并指出这个下界是耦合权重的线性函数.基于这些结论,本文研究了带符号网络的收敛速率问题,发现只要带有正权值的边具有(δ,T)连通性,就可以增大这些边的权重而保持其余边(带有负权值)不变,使一致性以指数的速率达到.本文的证明过程主要基于完全一致可观这一概念.另外,本文也得到了这样的结论:一致性误差值可以从系统一段时间内的相对状态值中重建.这对于分布式网络中滤波器的状态估计有一定的借鉴意义. 展开更多
关键词 时变(分布式)网络 指数收敛速率 带符号网络 完全一致可观
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Cohen-Grossberg神经网络的吸引域以及稳定性分析(英文)
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作者 袁堃 费树岷 曹进德 《中国科学技术大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2012年第10期846-853,共8页
分析了Cohen-Grossberg神经网络的指数稳定性(局部指数稳定和全局指数稳定).给出了基于矩阵测度的判定Cohen-Grossberg神经网络的指数稳定的充分条件.并且对于局部指数稳定的平衡点,给出了其吸引域的估计;对于全局指数稳定的平衡点,给... 分析了Cohen-Grossberg神经网络的指数稳定性(局部指数稳定和全局指数稳定).给出了基于矩阵测度的判定Cohen-Grossberg神经网络的指数稳定的充分条件.并且对于局部指数稳定的平衡点,给出了其吸引域的估计;对于全局指数稳定的平衡点,给出了其指数收敛的速率.该结果可以用于神经网络容错能力的估计以及其指数收敛速率的估计,因此在设计Cohen-Grossberg神经网络中具有很重要的现实意义. 展开更多
关键词 COHEN-GROSSBERG神经网络 局部指数稳定 全局指数稳定 吸引域 指数收敛速率 矩阵测度
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