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研究了分数阶Hopfield型神经网络的全局渐近稳定性,通过LMI方法得到了一种实现系统全局渐近稳定性的LMI形式条件,通过实例仿真验证了结论的正确性。 相似文献
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利用Lyapunov泛函方法,研究了具有时滞的Hopfield神经网络稳定性的测试问题,得到了网络全局渐近稳定性与滞量无关的测试方法,这对于时滞神经网络的设计与检验具有普遍应用的意义。 相似文献
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利用常数变易法和变量替换的方法,研究了具有时滞的细胞神经网络平衡点的奎局指数稳定性,给出了网络平衡点的全局指数稳定性的充分判据。 相似文献
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基于模糊模型的鲁棒自适应重构飞行控制 总被引:5,自引:0,他引:5
提出了一种基于模糊模型的歼击机鲁棒自适应重构控制方案。整个控制方案基于T S模糊模型,将歼击机各飞行状态的局部线性调节器与鲁棒自适应神经网络重构控制器相结合,避免了传统的增益预置方法中控制律在不同工作点之间切换造成的参数突变对系统性能的影响,可以保证系统在全局上拥有局部工作点具有的期望性能,证明了重构系统的全局闭环渐近稳定性。所提出的带有补偿项的完全自适应RBF神经网络,通过在线自适应调整RBF神经网络的权重、函数中心和宽度,提高了神经网络的学习能力,同时通过自适应补偿项来在线估计神经网络的近似误差边界,可以有效地在线修正建模误差、外扰及操纵面故障等因素的影响,保证系统的操纵品质。仿真结果表明了所提出方法的有效性。 相似文献
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在激励函数仅仅满足扇区条件,时滞函数连续可微且导数小于0的情形下,通过构造Lyapunov-Krasovskii泛函,得到了神经网络全局渐近稳定的新判据。该判据可以通过线性矩阵不等式(LMI)表达,借助解LMI的内点法可以方便求解。 相似文献
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提出一种渐近全局代理模型方法以提高稳健优化中的代理模型的精度.基本思路是连续成批地在样本空间的全局和局部均加入新样本点,不断提高代理模型的全局拟合精度.将基于渐近全局代理模型稳健优化方法应用于高亚声速翼型设计,结果表明不仅目标值阻力系数具有稳健性,对飞行条件的小幅度变化和制造误差不敏感,而且力矩系数的约束也具有稳健性. 相似文献
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利用Lyapunov泛函、不等式方法及Poincaré映射,建立了一类具有混合时滞的Cohen-Grossberg型BAM脉冲神经网络周期解的存在性和全局指数稳定性的充分性判据。 相似文献
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研究了一类Cohen-Grossberg型神经网络概周期解的存在唯一性及全局指数稳定性,得到了判断概周期解存在唯一及全局指数稳定的充分条件,推广了一些已有的结论。 相似文献
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基于反馈误差学习的神经网络控制 总被引:1,自引:0,他引:1
研究了应用神经网络和PD反馈控制实现非线性系统的自适应跟踪问题。PD反馈控制器不但保证闭环系统的稳定性,同时其输出又作为训练神网络的参考信号。证明了通过选择适当的初始加权和加权的调节速率可以实现非线性系统的固定点跟踪。 相似文献
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有输入未建模动态的非线性系统自适应逆设计 总被引:1,自引:1,他引:0
对于一类存在输人未建模动态的非线性系统,提出了一种基于RBF神经网络的自适应逆补偿器设计方法。首先用两个神经网络设计了补偿器,一个用来估计输入未建模动态,另一个用来作为未建模动态的自适应逆补偿器。该设计放宽了对未建模动态的一些苛刻的要求,如相对度为零,满足小增益条件等。文中仅要求D(u)逆稳和连续光滑。然后应用反演设计技术设计了控制器,并应用Lyapunov稳定性理论推导出神经网络权重向量的调节律,同时证明了闭环系统的渐近稳定性。最后给出的仿真研究证明了该设计方法的有效性。 相似文献