• 
    

    
    

      99热精品在线国产_美女午夜性视频免费_国产精品国产高清国产av_av欧美777_自拍偷自拍亚洲精品老妇_亚洲熟女精品中文字幕_www日本黄色视频网_国产精品野战在线观看 ?

      Cohen-Grossberg神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基于離散時(shí)間狀態(tài)觀測(cè)的幾乎必然指數(shù)穩(wěn)定

      2020-11-23 07:36:48孫云霞
      關(guān)鍵詞:間隔觀測(cè)穩(wěn)定性

      孫云霞

      摘? 要:基于離散時(shí)間狀態(tài)觀測(cè),研究帶Markov切換的隨機(jī)Cohen-Grossberg神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)穩(wěn)定的問(wèn)題.通過(guò)構(gòu)造? Lyapunov函數(shù),利用[Ito]微分公式、Borel-Cantellis引理及穩(wěn)定性分析理論,得到非線性和線性系統(tǒng)幾乎必然指數(shù)穩(wěn)定的充分條件.最后,通過(guò)一個(gè)例子驗(yàn)證所得結(jié)果的可行性.

      關(guān)鍵詞:隨機(jī)Cohen-Grossberg神經(jīng)網(wǎng)絡(luò);Markov鏈;離散時(shí)間觀測(cè);Lyapunov函數(shù);幾乎必然指數(shù)穩(wěn)定

      中圖分類號(hào):O231? ? ? ? ? ? ? ? ?DOI:10.16375/j.cnki.cn45-1395/t.2020.04.012

      0? ? 引言

      自Cohen[1]首次提出和研究Cohen-Grossberg神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型(簡(jiǎn)稱CGNNs)以來(lái),神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在模式識(shí)別、并行處理、聯(lián)想記憶、最優(yōu)化計(jì)算等方面得到了較深入研究.而系統(tǒng)在其運(yùn)行過(guò)程經(jīng)常會(huì)出現(xiàn)隨機(jī)突變現(xiàn)象,如外部環(huán)境的突然變化、大系統(tǒng)內(nèi)部各子系統(tǒng)間連接方式的改變等都會(huì)引起系統(tǒng)結(jié)構(gòu)的改變,而對(duì)于這種具有可變結(jié)構(gòu)的系統(tǒng)常常利用Markov切換[2-3]系統(tǒng)模型來(lái)刻畫(huà).另外,噪聲[4-5]能使一個(gè)不穩(wěn)定的系統(tǒng)穩(wěn)定,甚至使一個(gè)穩(wěn)定的系統(tǒng)更穩(wěn)定.由于在實(shí)際的系統(tǒng)中不可避免的存在噪聲的因素,因此,在很多的文獻(xiàn)中都考慮到它的影響.

      眾所周知,傳統(tǒng)的反饋控制[σxt, rt, t]要求在所有的時(shí)間上對(duì)狀態(tài)是進(jìn)行連續(xù)觀測(cè)的,在經(jīng)濟(jì)上是非常昂貴的,實(shí)際上連續(xù)情況的觀測(cè)也可能無(wú)法實(shí)現(xiàn).所以,毛學(xué)榮[6]提出了在離散時(shí)間觀測(cè)的基礎(chǔ)上設(shè)計(jì)一個(gè)反饋控制[σxδt, rδt, t],使其控制更加合理和實(shí)用,其中,[δt=tττ],[τ>0],[tτ]表示[tτ]的整數(shù)部分.通過(guò)選擇正常數(shù)[τ],只需要觀測(cè)[0],[τ],[2τ],[…]. 離散時(shí)間間隔[τ]的上界非常小,對(duì)于如何選擇一段時(shí)間間隔,以使得反饋控制系統(tǒng)穩(wěn)定,可以參考文獻(xiàn)[6]. 然而,能否通過(guò)用[σxδt, rδt, t]替換,使帶Markov切換的隨機(jī)CGNNs具有幾乎必然指數(shù)穩(wěn)定性?這是本文研究的關(guān)鍵問(wèn)題.

      近年來(lái),隨機(jī)CGNNs的穩(wěn)定性[7-9]研究吸引了大量學(xué)者,并取得了許多有意義的結(jié)果.目前關(guān)于帶Markov切換的隨機(jī)CGNNs的幾乎必然指數(shù)穩(wěn)定性[10]和基于離散時(shí)間狀態(tài)觀測(cè)的隨機(jī)系統(tǒng)的幾乎必然指數(shù)穩(wěn)定性[6, 11-12]均已研究.但是,基于離散時(shí)間狀態(tài)觀測(cè),研究帶Markov切換的隨機(jī)CGNNs的幾乎必然(a.s)指數(shù)穩(wěn)定性的卻不多見(jiàn).

      本文在文獻(xiàn)[6, 11-12]的啟發(fā)下,研究如何通過(guò)加入一個(gè)反饋控制器使不穩(wěn)定的隨機(jī)CGNNs達(dá)到穩(wěn)定性的問(wèn)題.

      1? ? 準(zhǔn)備知識(shí)

      本文采用以下記號(hào):記[Ω, F, Ftt≥0, P]為含有滿足通常條件的代數(shù)流[Ftt≥0]的完備概率空間,令[Bt=B1t, B2t, …, BmtT]為定義于該空間上的[m]維標(biāo)準(zhǔn)布朗運(yùn)動(dòng).

      4? ? 結(jié)論

      本文利用[Ito]微分公式、Borel-Cantellis引理和穩(wěn)定性分析理論對(duì)基于布朗運(yùn)動(dòng)和離散時(shí)間狀態(tài)觀測(cè)的帶Markov切換的隨機(jī)CGNNs的幾乎必然指數(shù)穩(wěn)定性進(jìn)行了研究.最后得到判定其線性和非線性隨機(jī)CGNNs幾乎必然指數(shù)穩(wěn)定的充分性條件.同時(shí),對(duì)于間隔[τ],如果能指出一個(gè)較大的上界可以大大地降低控制成本.

      參考文獻(xiàn)

      [1]? ? ?COHEN M C. Absolute stability of global pattern formation and parallel memory storage by competitive neural networks[J]. IEEE Transactions on Systems,Man,and Cybernetics,1983,13:815-826.

      [2]? ? ?XING M L,DENG F Q. Adaptive cooperative tracking control of uncertain nonlinear multiagent systems with uncertain Markov switching communication graphs[J]. International Journal of Adaptive Control and Signal Processing,2019,33(10):1506-1523.

      [3]? ? ?CHAPPLE A G,PEAK T,HEMAL A. A novel Bayesian continuous piecewise liner log-hazard model,with estimation and inference via reversible jump Markov chain Monte Carlo[J]. Statistics in Medicine,2020,39(12):1766-1780.

      [4]? ? ?CHENG P,DENG F Q,YAO F Q. Almost sure exponential stability and stochastic stabilization of stochastic differential systems with impulses effects[J]. Nonlinear Analysis:Hybrid Systems,2018,30:106-117.

      [5]? ? ?李創(chuàng)第,華逢忠,葛新廣. Maxwell阻尼耗能多層結(jié)構(gòu)在有界噪聲激勵(lì)下的隨機(jī)解析分析[J]. 廣西科技大學(xué)學(xué)報(bào),2016,27(4):1-6,20.

      [6]? ? ?MAO X R. Almost sure exponential stabilization by discrete-time stochastic feedback control[J]. IEEE Transactions on Automatic Control,2016,61(6):1619-1624.

      [7]? ? ?CHENG P,SHANG L,YAO F Q. Exponential stability of Markovian jumping stochastic Cohen-Grossberg neural networks with mixed time delays and impulses[C]//Proceedings of the 34th Chinese Control Conference,2015,1793-1798.

      [8]? ? ?ZHU Q X,CAO J D. Robust exponential stability of Markovian jumping impulsive stochastic Cohen-Grossberg neural networks with mixed time delays[J]. IEEE Transactions on Neural Networks, 2010,21(8):1314-1324.

      [9]? ? ?RAKKIYAPPAN R,CHANDRASEKAR A,LAKSHMANAN S,et al. Exponential stability of Markovian jumping stochastic Cohen-Grossberg neural networks with mode-dependent probabilistic time-varying delays and impulses[J]. Neurocomputing,2014,131:265-277.

      [10]? ?SUN Y X,CHENG P,YAO F Q. Almost sure exponential stability of stochastic Cohen–Grossberg neural networks with Markovian jumping and impulses[C]//Proceedings of the 36th Chinese Control Conference,2017,1876-1881.

      [11]? ?DONG R. Almost sure exponential stabilization by stochastic feedback control based on discrete-time observations[J]. Stochastic Analysis Applications, 2018,36(4):561-583.

      [12]? ?余佩琳,崔瑤,程培. 混雜隨機(jī)系統(tǒng)基于離散時(shí)間狀態(tài)觀測(cè)的幾乎必然指數(shù)穩(wěn)定[J]. 廣西科技大學(xué)學(xué)報(bào),2019,30(2):115-120.

      [13]? ?MAO X R,YUAN C G. Stochastic differential equations with Markovian switching[M]. London:Imperial College Press,2006.

      [14]? ?SONG G F,ZHENG B C,LUO Q,et al. Stabilization of hybrid stochastic differential equations by feedback control based on discrete-time observations of state and mode[J]. IET Control Theory and Applications,2017,11(3):301-307.

      (責(zé)任編輯:羅小芬、黎? ?婭)

      猜你喜歡
      間隔觀測(cè)穩(wěn)定性
      觀測(cè)到恒星死亡瞬間
      軍事文摘(2023年18期)2023-11-03 09:45:42
      間隔問(wèn)題
      間隔之謎
      非線性中立型變延遲微分方程的長(zhǎng)時(shí)間穩(wěn)定性
      天測(cè)與測(cè)地VLBI 測(cè)地站周圍地形觀測(cè)遮掩的討論
      半動(dòng)力系統(tǒng)中閉集的穩(wěn)定性和極限集映射的連續(xù)性
      可觀測(cè)宇宙
      太空探索(2016年7期)2016-07-10 12:10:15
      高分辨率對(duì)地觀測(cè)系統(tǒng)
      太空探索(2015年8期)2015-07-18 11:04:44
      上樓梯的學(xué)問(wèn)
      模糊微分方程的一致穩(wěn)定性
      张掖市| 临猗县| 鲁甸县| 张家界市| 孟州市| 民勤县| 和田市| 长子县| 嫩江县| 北安市| 满城县| 泊头市| 太原市| 万全县| 河曲县| 汶川县| 惠州市| 潮州市| 泾川县| 工布江达县| 崇礼县| 岳池县| 新丰县| 汤阴县| 宿松县| 文安县| 彝良县| 阜宁县| 手机| 博白县| 无锡市| 两当县| 叶城县| 商城县| 洪洞县| 涪陵区| 拜泉县| 上思县| 平定县| 潢川县| 许昌县|