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关于微分包含的周期解及其应用: 1; 作者李国成薛小平宋士吉《应用数学和力学》 EI CSCD 北大核心 2004年第2期150-158,共9页; 　研究了一类发展包含的周期问题,其结果应用于建立一类半线性微分包含周期解的存在性定理·　给出了半线性微分包含端点解的存在性定理和强松驰定理。; 关键词发展包含半线性微分包含周期解连续选择紧算子不动点; 在线阅读下载PDF 职称材料

一类非线性系统的基于观测器的H^∞输出反馈设计: 2; 作者胡中骥施颂椒翁正新《上海交通大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2000年第5期626-629,共4页; 某些非线性系统可以通过全局线性化方法 ,转化为线性时变系统 ,因而可通过研究全局线性化后的线性时变系统来处理非线性系统的相关问题 .基于这一思路 ,利用线性微分包含的概念 ,对一类可化为多胞型线性微分包含的非线性系统 ,给出其基... 展开更多; 关键词非线性系统线性微分包含观测器 H^∞输出反馈; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于神经网络非线性时滞系统的鲁棒可靠控制器设计: 3; 作者潘晓宁胡寿松《南京航空航天大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2003年第2期208-211,共4页; 将一类非线性时滞控制系统中的非线性部分 ,用一个单隐层神经网络来近似代替 ,采用线性微分包含(LDI—— linear differential inclusion)的方法来线性化该非线性环节 ,对于线性化所产生的近似误差、时滞和执行机构故障作为系统的一部... 展开更多; 关键词神经网络非线性时滞系统设计线性微分包含可靠鲁棒控制器; 在线阅读下载PDF 职称材料

标准神经网络模型及其应用被引量：3: 4; 作者颜钢锋张森林刘妹琴《浙江大学学报（工学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2004年第3期297-301,350,共6页; 提出一种新的神经网络模型——标准神经网络模型(SNNM),它由线性动力学系统和有界静态非线性算子连接而成.SNNM表示为线性微分包含(LDI)形式,可以方便地利用线性矩阵不等式(LMI)方法来分析其稳定性和其他性能.利用不同的Lyapunov函数和... 展开更多; 关键词标准神经网络模型离散时间线性矩阵不等式线性微分包含非线性控制; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于LMI方法的时滞BAM神经网络的全局稳定性分析: 5; 作者刘妹琴颜钢锋张森林《电子与信息学报》 EI CSCD 北大核心 2004年第8期1237-1244,共8页; 对于时滞双向联想记忆(DBAM)神经网络的平衡点的稳定性问题,目前人们已经得到了很多富有意义的成果.该文提出一种新的神经网络模型——标准神经网络模型(SNNM),通过状态的线性变换,将DBAM神经网络转化为时滞SNNM(DSNNM),并利用有关DSNN... 展开更多; 关键词标准神经网络模型时滞双向联想记忆神经网络线性矩阵不等式线性微分包含全局渐近稳定性; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名关于微分包含的周期解及其应用: 1; 作者李国成薛小平宋士吉; 机构哈尔滨工业大学数学系清华大学自动化系; 出处《应用数学和力学》 EI CSCD 北大核心 2004年第2期150-158,共9页; 基金国家自然科学基金资助项目(10271035) 国家973资助项目(2002CB312205); 文摘　研究了一类发展包含的周期问题,其结果应用于建立一类半线性微分包含周期解的存在性定理·　给出了半线性微分包含端点解的存在性定理和强松驰定理。; 关键词发展包含半线性微分包含周期解连续选择紧算子不动点; Keywords evolution inclusion semi_linear differential inclusion periodic solution continuous selector compact operator fixed point; 分类号 O175.14 [理学—基础数学]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名一类非线性系统的基于观测器的H^∞输出反馈设计: 2; 作者胡中骥施颂椒翁正新; 机构上海交通大学自动化系; 出处《上海交通大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2000年第5期626-629,共4页; 文摘某些非线性系统可以通过全局线性化方法 ,转化为线性时变系统 ,因而可通过研究全局线性化后的线性时变系统来处理非线性系统的相关问题 .基于这一思路 ,利用线性微分包含的概念 ,对一类可化为多胞型线性微分包含的非线性系统 ,给出其基于观测器的 H∞ 输出反馈设计方法 ,得到的反馈控制律能使闭环系统内稳且具有 H∞干扰衰减 .文中对双边投影引理和 Finsler引理进行了扩展 ,从而可以处理基本矩阵不等式中块对角矩阵的消去问题 .利用这一结果 ,把基于观测器的H∞输出反馈设计的一充分条件化为线性矩阵不等式 ( LMI) ,进而利用已有的 LMI工具箱对控制律进行求解 .从而避免了采用非线性系统设计的一般方法时必须面对的求解 Hamilton-; 关键词非线性系统线性微分包含观测器 H^∞输出反馈; Keywords nonlinear systems linear differential inclusions ( LDI) stability observer output feedback; 分类号 TP271.62 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置] TP273 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于神经网络非线性时滞系统的鲁棒可靠控制器设计: 3; 作者潘晓宁胡寿松; 机构南京航空航天大学自动化学院; 出处《南京航空航天大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2003年第2期208-211,共4页; 基金国家自然科学重点项目基金 (60 2 3 40 1 0 ) 高校博士点基金 (2 0 0 0 0 2 870 4)资助项目; 文摘将一类非线性时滞控制系统中的非线性部分 ,用一个单隐层神经网络来近似代替 ,采用线性微分包含(LDI—— linear differential inclusion)的方法来线性化该非线性环节 ,对于线性化所产生的近似误差、时滞和执行机构故障作为系统的一部分设计可靠鲁棒控制器 ,相关的定理也一并给出。高阶微分和偏微分方程一般是用来解决这类非线性系统的主要方法 ,文章中提出的可靠鲁棒控制器设计方法克服了以上这些方法求解困难的缺点 ,仿真示例用设计好的可靠鲁棒控制器与常规极点配置法进行了比较 ,从而表明了这种方法的有效性。; 关键词神经网络非线性时滞系统设计线性微分包含可靠鲁棒控制器; Keywords neural network linear differential inclusion reliable robust controller; 分类号 TP273 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名标准神经网络模型及其应用被引量：3: 4; 作者颜钢锋张森林刘妹琴; 机构浙江大学电气工程学院; 出处《浙江大学学报（工学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2004年第3期297-301,350,共6页; 基金国家自然科学基金资助项目(60074008).; 文摘提出一种新的神经网络模型——标准神经网络模型(SNNM),它由线性动力学系统和有界静态非线性算子连接而成.SNNM表示为线性微分包含(LDI)形式,可以方便地利用线性矩阵不等式(LMI)方法来分析其稳定性和其他性能.利用不同的Lyapunov函数和S方法推导出基于LMI的连续SNNM和离散SNNM的稳定性定理.实例表明SNNM可应用于递归神经网络的稳定性分析以及神经网络控制系统的综合和分析.; 关键词标准神经网络模型离散时间线性矩阵不等式线性微分包含非线性控制; Keywords Discrete time control systems Lyapunov methods Mathematical models Nonlinear control systems Recurrent neural networks Stability; 分类号 TP183 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于LMI方法的时滞BAM神经网络的全局稳定性分析: 5; 作者刘妹琴颜钢锋张森林; 机构浙江大学电气工程学院系统科学与工程学系; 出处《电子与信息学报》 EI CSCD 北大核心 2004年第8期1237-1244,共8页; 基金国家自然科学基金项目资助课题(No.60074008); 文摘对于时滞双向联想记忆(DBAM)神经网络的平衡点的稳定性问题,目前人们已经得到了很多富有意义的成果.该文提出一种新的神经网络模型——标准神经网络模型(SNNM),通过状态的线性变换,将DBAM神经网络转化为时滞SNNM(DSNNM),并利用有关DSNNM的稳定性的一些结论,得到DBAM神经网络平衡点的全局渐近稳定性的充分条件.这些条件都以线性矩阵不等式(LMI)的形式给出,容易验证,保守性低.该方法扩展了以前的稳定性结果,同时也适用于其它类型的递归神经网络(时滞或非时滞)的稳定性分析.; 关键词标准神经网络模型时滞双向联想记忆神经网络线性矩阵不等式线性微分包含全局渐近稳定性; Keywords Standard Neural Network Model(SNNM), Bidirectional Associative Memory (BAM) neural network, Linear Matrix Inequality(LMI), Linear Differential Inclusion(LDI), Globally asymptotic stability; 分类号 TN-052 [电子电信]; 在线阅读下载PDF 职称材料

	题名	作者	出处	发文年	被引量	操作
1	关于微分包含的周期解及其应用	李国成薛小平宋士吉	《应用数学和力学》 EI CSCD 北大核心	2004	0	在线阅读下载PDF 职称材料
2	一类非线性系统的基于观测器的H^∞输出反馈设计	胡中骥施颂椒翁正新	《上海交通大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心	2000	0	在线阅读下载PDF 职称材料
3	基于神经网络非线性时滞系统的鲁棒可靠控制器设计	潘晓宁胡寿松	《南京航空航天大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心	2003	0	在线阅读下载PDF 职称材料
4	标准神经网络模型及其应用	颜钢锋张森林刘妹琴	《浙江大学学报（工学版）》 EI CAS CSCD 北大核心	2004	3	在线阅读下载PDF 职称材料
5	基于LMI方法的时滞BAM神经网络的全局稳定性分析	刘妹琴颜钢锋张森林	《电子与信息学报》 EI CSCD 北大核心	2004	0	在线阅读下载PDF 职称材料