具有leakage时滞的随机T-S模糊神经网络的稳定性

研究了一类具有leakage时滞的随机T-S模糊神经网络的稳定性,通过构造一个新的Lyapunov-Krasovskii泛函,并应用It公式、随机不等式技术,得到了基于线性矩阵不等式（LMI）的均方意义下的全局稳定性判定条件.     

基于T—S模糊模型的稳定性分析

T-S模糊系统是最常见的模糊模型,对T-S模糊控制系统的稳定性进行研究.基于Lya-punov直接法,论述模型稳定性的一个充分条件,即能找到一个共同的正定矩阵P,同时给予证明,对条件中正定矩阵P的求取问题进行转化.使之成为对矩阵正定性的判定.从而简化求取步骤.为T-S模糊稳定性的判定提供新的思路.     

基于模糊切换策略的线性切换系统的稳定性

切换系统在运行中常受到干扰、时滞等影响,致使切换系统很难准确实施已确定的切换策略,因此系统的稳定性不能得到保证,鉴于此,本文基于模糊方法研究切换系统的稳定性问题,以增强系统的鲁棒性.将切换系统转换成T-S模糊模型,该系统具有非线性性;依据变量-梯度法,给出此系统在原点的小领域内渐近稳定的充分条件,同时获得模糊切换策略.系统仿真证实此方法简单而有效.     

一类具无穷时滞中立型积分微分方程周期解的存在性与稳定性

本文考虑具无穷时滞中立型积分微分方程周期解的存在性与稳定性.利用指数型二分性理论及不动点定理和压缩映像原理研究了一类中立型积分微分方程周期解的存在性,稳定性问题,推广了相关文献的主要结论.     

不动点技巧在反应扩散模糊随机周期时滞系统稳定性分析中的应用

利用不动点定理、变分方法、线性矩阵不等式技巧、李雅普诺夫方法和Banach压缩映射原理,给出了线性矩阵不等式条件的反应扩散马尔科夫跳跃周期模糊时滞系统的随机稳定性判据,并通过建立在乘积空间上的压缩映射克服了反应扩散模型带来的数学上的困难.最后,利用数值实例证实了所述方法的有效性.     

基于积分二次约束时滞不确定系统的H∞可靠性控制

把基于积分二次约束H∞可靠性控制方法引入状态与时滞不确定系统.通过LMI方法导出无扰动时滞系统具有二次约束H∞可靠性控制的时滞依赖标准,降低有关判定系统鲁棒稳定性条件的保守性.通过推导获得参数与时滞不确定系统的时滞依赖标准.通过数例说明所得结论.     

基于网络的T-S模糊系统的有限时间控制

研究了带有网络诱导时延的T-S模糊系统的有限时间稳定及控制设计问题.利用模糊逼近原理建立非线性网络系统的T-S模糊模型.基于Lyapunov稳定性理论得到了系统有限时间稳定条件和模糊控制设计方法.通过数值仿真算例验证了该方法的有效性.     

时滞大系统解的有界性和稳定性

本文利用向量V函数和时滞微分不等式研究了时滞大系统解的有界性和稳定性,获得了一个有界性充分条件和稳定性的一些简单的代数判据。     

一类连续模糊控制系统稳定性分析

基于区间矩阵的等价表示方法,将非线性时率的模糊控制系统稳定性分析问题转化为带有时变不确定性的线性系统鲁棒稳定性问题,并且采用最大隶属度的控制方法,得到了T-S模糊系统二次稳定的充分必要条件。仿真结果证明了此方法的有效性和优越性。     

一类时滞SIR传染病模型的稳定性与Hopf分岔分析

研究了一类具有时滞及非线性发生率的SIR传染病模型. 首先利用特征值理论分析了地方病平衡点的稳定性,并以时滞为分岔参数, 给出了Hopf分岔存在的条件. 然后, 应用规范型和中心流形定理给出了关于Hopf分岔周期解的稳定性及分岔方向的计算公式.最后, 用Matlab软件进行了数值模拟.     

一类非线性系统的模糊自适应控制器设计

针对一类非线性系统，构造了具有高斯隶属度函数的T-S函数逼近器．根据逼近误差和控制要求，运用Lyapunov稳定性理论设计了一种模糊自适应控制器．该控制器不仅可以调节模糊规则参数，同时也能调节隶属度函数的参数．将这种模糊自适应控制器应用到倒立摆系统的跟踪控制，仿真结果表明，它具有良好的控制性能，从而验证了该方法的有效性．     

T-S模糊系统状态反馈H∞控制器设计

基于模糊Lyapunov函数方法,研究了连续T-S模糊系统状态反馈H∞控制器的设计问题,其目的是减少单一Lyapunov函数方法的保守性。利用矩阵不等式方法得到了状态反馈H∞控制器存在的矩阵不等式形式的充分条件,并给出了双线性矩阵不等式形式的解法。仿真结果验证了该方法的有效性。     

基于T-S模型的模糊神经网络在植物病害图像分割中的应用

针对植物病害图像的病斑区域边缘像素存在模糊性和不确定性,利用T-S模型的模糊规则后件是输入语言变量的函数特性,提出线性清晰化的自适应五层模糊神经网络模型作为植物病害图像模式分类的决策系统,并利用量子遗传算法对模型系统的可调整参数的初始值进行全局优化。试验结果表明:该模型对马铃薯早疫病的彩色图像的有效病班区域分割精确达到100%,学习算法速度快、收敛稳定、鲁棒性较好,避免了传统梯度下降学习算法的局部最小值,并且简单易于实现。     

不确定时滞系统的时滞依赖稳定性条件研究

提出了一类时滞系统基于严格线性矩阵不等式的稳定性条件,这一条件较目前得出的稳定性条件相比具有更少的变量,使得形式上避免使用特定的增加保守性的放大不等式,但效果等价于使用了一个保守性更小的放大不等式。同时,本文还把得到的结论通过形式转换应用于研究具有凸多面体不确定性模型的时滞系统的稳定性性能。最后,用数值仿真验证了结论的有效性。     

基于神经网络的高校管理信息化水平评价模型研究

本研究采用频度分析法和领域专家意见相结合,借鉴企业信息化指标的研究结果构建了吉林省高校信息化指标体系;采用了T-S模糊神经网络方法,利用Matlab软件分析,建立高校管理信息化水平评价模型。专家打分200组问卷调查,其中160组结果作为训练样本,40组数据作为测试样本。根据训练好的模型对样本进行测试,训练数据平均误差0.0027,测试数据平均误差0.102。本文研究的T-S模糊神经网络模型应用于预测高校管理信息化评价中可以消除一定的主观因素,得到相对客观的评价结果。     

基于模糊建模的混炼胶粘度测量

提出了一种在线测量混炼胶粘度的新方法．该方法以模糊建模技术为基础，综合考虑混炼过程各因素对胶料粘度的影响，建立起胶料粘度的在线测量模型．在模糊建模中，采用T-S模型描述胶料粘度变化的非线性过程，提出了一种基于相似性判别的模糊聚类算法以自动确定合适的聚类组数目，并用实数编码的遗传算法优化全局参数，从而获得了规则简化的、具有较高精度的模糊模型．根据此方法，设计了测量装置，并进行了现场试验．试验结果表明模糊模型输出与实验室测量值基本一致，平均误差较低且最大误差未超过1门尼．该方法较大地提高了橡胶混炼的生产效率，为粘度最优控制奠定了基础．     

基于T-S 模型的神经网络在小陇山森林健康评价中的应用

综合考虑T-S模型的精确性及快速性和BP神经网络的自适应能力,提出了基于T-S模型的模糊神经网络的森林健康评价模型,并利用MATLAB7.5编写程序。以小陇山油松林为例,进行计算,将结果呈送给多位小陇山林业专家,专家们对评价结果均满意。