摘要：通过构造新的Lyapunov泛函,在Lyapunov泛函中巧妙引入可调的实参数,并结合不等式运用的一些技巧,讨论了时延细胞神经网络的全局渐近稳定性问题,得到了该模型的平衡点全局渐近稳定的一些新的充分条件。所得的结果改进推广了已有文献中相应的一些结论,并且可应用于以前所不能处理的若干情形。理论分析和数学推导表明,全局渐近稳定性的一个简单充分判据与时延是有关的。所得结果突出了时延对于细胞神经网络的全局渐近稳定性的影响,这对于设计带时延的细胞神经网络有着重要的参考价值。此外,通过实例说明了相应结果的应用,这在理论上和应用中都有着重要的意义。

摘要：基于Lyapunov方法和不等式分析技巧,讨论了一类时延细胞神经网络(DCNN)全局渐近稳定性问题,给出了一个新的充分判据,该判据可用于设计出全局稳定的神经网络.

摘要：讨论时滞的细胞神经网络(DCNNs)的全局渐近稳定性,利用Lyapunov泛涵方法和平均值不等式,a1a2…ak≤1k(a1k+a2k+…+akk)(a1>0,i=1,2,3,…,k),构造了一类新的Lyapunov泛涵,再次对DCNNS的稳定性进行了研究.得到了DCNNs全局渐近稳定时的一些充分条件,给出了保证时滞细胞神经网络全局渐近稳定的模型设计方法.

摘要：本文通过Lyapunov泛函方法和新的不等式a^2b≤(2a^3+b^3)/3,(a,b≥0)分析技巧,讨论了一类具时延的细胞神经网络DCNN全局渐近稳定性问题,得到了若干新的充分判据,这些判据可用于设计出各种全局稳定的网络。

摘要：针对含有未知参数的移动机器人运动学模型,利用自适应反演控制技术,讨论了两后轮角速度为控制输入的非完整移动机器人轨迹跟踪问题,构造了具有全局渐近稳定性的自适应轨迹跟踪控制器,该方法将系统分解为低阶子系统来处理,利用中间虚拟控制量和部分Lyapunov函数简化了控制器的设计并具有直观的稳定性分析。仿真结果验证了所设计控制器的有效性和正确性。

摘要：利用 Ｌｙａｐｕｎｏｖ泛函方法，对一类时延细胞神经网络（ＤＣＮＮ）给出了若干新的稳定性准则，这些准则对设计全局稳定的神经网络，具有重要的理论和应用价值．

摘要：针对中间再热式汽轮发电机组,提出具有大范围稳定性的目标全息反馈非线性协调控制设计方案,确保全部重要物理量均具有良好的动、静态性能。运用李亚普诺夫函数构造非线性协调控制规律,通过极点任意配置,使李亚普诺夫能量函数全导数在除平衡点以外的整个实数范围内是负定的,从而使系统在提出的控制规律作用下具有大范围稳定性。设计过程表明:在李亚普诺夫能量函数衰减的同时,各重要物理量逼近自己的参考轨迹。由于控制目标的选择不会严重影响非线性设计过程,因此提出的方案可根据实际需要全面、灵活地选择控制目标。仿真结果进一步证实了提出方案的有效性。

摘要：该文研究了具有时滞的细胞神经网络的稳定性问题,运用Lyapunov泛函法和Razumikhin法分别给出了时滞细胞神经网络全局渐近稳定的两个新的充分条件。其中,第一个条件与时延无关,而第二个条件与时延有关。获得的定理推广了已有文献中的结果,对于时滞细胞神经网络的硬件设计具有一定的指导意义。

摘要：针对多螺旋桨浮空器执行机构易发生故障的容错控制问题,同时考虑系统所受到的未知外部扰动和螺旋桨输入幅值的饱和约束,提出一种自适应滑模容错控制方法.建立浮空器的四自由度运动模型,系统分析矢量螺旋桨的故障类型,分为输出力的大小故障和矢量转角故障,得到浮空器执行机构的故障模型.基于自适应和滑模控制理论,由跟踪目标与系统当前状态偏差设计积分滑模面.针对未知外部扰动和执行机构偏移故障,设计相应的自适应律进行处理;针对螺旋桨输入饱和约束,应用Sigmoid函数设计跟踪轨迹进行处理.由此设计一种自适应滑模容错控制策略,利用Lyapunov稳定性理论证明了闭环系统的全局渐近稳定性能.以上海交通大学的多螺旋桨浮空器为模型,仿真验证了故障容错控制方法的有效性和鲁棒性.

摘要：对具有时滞的二阶Hopfield型神经网络平衡点的全局渐近稳定性问题进行了研究。在不要求连接权矩阵的对称性和输入输出函数的可微性与单调性的情况下 ,通过构造适当的Lyapunov泛函得到了网络平衡点的存在性和全局渐近稳定性的若干充分条件 ,这些条件可用于设计全局渐近稳定的二阶人工神经网络。