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  • 简介:研究了一类具有连续分布延时的反馈神经网络模型的周期解的存在性和全局稳定性.通过利用不等式α∏k=1^mbk^qk≤1/r∑qkbk^r+1/rα^r(α≥0,bk≥0,qk〉0,且∑k=1^mqk=r-1,r≥1,构造适当的Lyapunov函数,以及运用同构定理,得到了一系列简单有用的条件,推广并完善了已有结论.

  • 标签: 反馈神经网络 全局稳定性 周期解 时滞 同构 LYAPUNOV函数
  • 简介:介绍了采用FLAC^3D内嵌功能较强的FISH语言对初始地应力场生成方法的改进,建立了三维非线性地应力反演分析数值模型.模拟了断层及裂隙密集带,并采用此方法构造神经网络样本,采用神经网络结构分析的方式,对不同深度的侧向系数进行反演.通过正分析的计算结果与现场实测值对比,满足精度要求,表明所获得的岩体地应力场是基本合理的.

  • 标签: FLAC^3D 初始地应力场 神经网络结构分解 反演 侧向系数
  • 简介:讨论了基于BackStepping方法,载体位置与姿态均不受控制的双臂空间机器人跟踪惯性空间期望轨迹的控制问题.首先基于拉格朗日第二类方法,结合系统动量(动量矩)守恒关系,推导得到了系统动力学方程,并转化为系统状态方程.基于Backstepping方法,针对具有不确定性的双臂空间机器人系统,设计了鲁棒自适应神经网络控制规律,保证了具有不确定性的双臂空间机器人系统末端手爪在惯性空间跟踪期望轨迹的控制.仿真实验证明了该方法的有效性.

  • 标签: 双臂空间机器人系统 BACKSTEPPING 非确定性 惯性空间 鲁棒控制 GCMAC神经网络控制