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状态依赖切换神经网络的多重稳定性分析，刘林林，郭振远，本文对一类具有非单调激励函数——墨西哥帽子激励函数的切换神经网络的多重稳定性开展分析。首先,通过建立状态依赖切换神经网络�
基于神经网络技术的边坡稳定性研究，介绍以神经网络进行边坡稳定性研究
论文研究-时滞相关的多状态时滞系统稳定性分析 .pdf,
研究一类用T 2S 模糊模型描述的非线性不确定时滞系统的时滞相关鲁棒镇定问题. 基于线性矩阵不等式的 可行解, 首先给出利用T 2S 模糊模型描述的非线性时滞系统时滞相关稳定性准则; 然后给出了经状态
提出了一种基于小波变换、奇异值分解与空间支持向量域分类器相结合的人脸识别方法。在使用空间支持向量分类器对不同人脸图像的奇异特征向量进行分类时，计算所测样本到各个超球球心的距离，并根据其与超球半径的关系
本文的目的是研究随机时滞微分系统的稳定性和可镇定性。 为此,我们主要使用两种方法来列出随机时滞基准系统的稳定性和稳定性的必要条件和充分条件。 一种方式是在操作员频谱和表示方面。 另一种是通过李雅普诺夫
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。
具有广义马尔可夫切换的随机奇异时滞系统的指数稳定性。
研究一类Lurie 时滞广义系统的H∞ 控制问题. 以矩阵不等式形式给出了保证闭环系统正则、无脉冲、全局 一致渐近稳定且具有给定性能的时滞相关充分条件. 进一步, 以非凸约束下的线性矩阵不等式(LMI
非线性系统在平衡点处可通过线性化稳定性分析来判定系统在该平衡点处的稳定性。基于验证线性化稳定性分析方法在线性时变系统中是否适用的目的,采用了线性化方法分析了一类线性时变系统的稳定性
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