时变神经网络结构可简单地取为常规神经网络连接形式,但连接权却是时变的。如何确定时变权是应用时变神经网络时的难题。它将将时变连接权展成Taylor级数,通过训练多个式系数的处理方法。而且,通常的处理方式
利用用神经网络的黑箱特性和能够以任意精度逼近非线性的特性辨识非线性系统
论文研究-线性时变参数离散灰色预测模型.pdf, 分析离散灰色模型模拟值增长率恒定的原因,通过引入线性时间项,构造时变参数离散灰色模型(称TDGM(1,1)模型).进而研究该模型性质,结果表明:TDG
针对一类离散线性时变系统的故障诊断问题, 提出一种新的故障检测与估计算法. 该算法通过引入虚拟故 障构建离散故障跟踪估计器, 在选取的优化时域内, 利用估计器输出和系统实际输出产生的残差信号, 采用迭
针对一类用矩阵凸多面体形式表示的不确定线性离散时滞系统, 提出一种通过无记忆状态反 馈实现的具有H ∞干扰抑制的保成本控制。当对象存在不确定性以及外部干扰统计特性未知时, 该控制 器能保证闭环系统稳定
针对时变时滞系统稳定性问题, 在考虑非线性扰动的情况下, 为了降低时变时滞系统稳定性判据的保守性, 以改进的Jensen 不等式, Wirtinger型双重积分不等式以及优化凸组合技术为基础, 构造增
虑了区间时变时滞模糊系统的稳定性问题。利用T.S模糊模型对模糊系统进行了研究,利用线性矩阵不等式的形式给出了此类模糊系统在时滞相关意义下保守性更小的稳定性判据。由于加入了自由矩阵.所得结果保守性更小。
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H∞控制问题。针对以往H∞控制器设计算法的缺点,通过建立新的差分不等式,提出了一个新的改进算法。新算法具有保守性弱、不需事先给定H∞范数上
针对一类存在泛数有界不确性的区间变时滞线性系统, 利用Lyapunov-Krasovskii (L-K) 泛函方法并结合线性矩阵不等式(LMI) 技术建立一种新的保守性更低的鲁棒稳定性判据. 首先基于
变时滞网络控制系统的时滞独立稳定性研究,韩海萍,粟梅,对网络控制系统中一类特殊的变时滞系统的稳定性进行了详细的研究与分析。推导出当时滞系统相应的无时滞系统具有实值对称Jacobian��
