Neumann边条件无电容效应Sine—Gordon系统的动力学

证明当扩散系数适当大时Neumann边条件下无电容效应的Sine-Gordon系统全局吸引子是一条不变曲线，系统在其上的行为类似于圆周上的保向同胚。     

保吸引子的鲁棒舵减横摇

为满足单舵或联动双舵结构设计舵减摇控制时的单输入要求,使控制器对海浪的扰动具有鲁棒性,针对一类受到持续扰动的系统,提出了保吸引子扰动抑制控制概念.结合反步设计方法、Barbalat引理和Lyapunov分析方法,通过求解代数Riccati方程,得到了该系统的标量自适应鲁棒控制器;将受控系统的状态抑制在一个有界的吸引子内,利用线性矩阵不等式给出吸引子最小化的判据,优化了扰动抑制控制.以渔政船1500HP在小风浪中的弱混沌横摇现象为例,用本文设计的扰动抑制控制器作为操舵力矩进行混沌横摇控制,通过数值仿真验证了保吸引子扰动抑制控制的效果.结果表明:保吸引子控制器使横摇系统的状态快速收敛,并将其抑制在预设的吸引子内,优化吸引子控制器能使吸引子进一步压缩.     

二维不可压缩Navier-Stokes方程的新七模类Lorenz方程组的混沌行为

讨论了二维不可压缩Navier-Stokes方程的新七模类Lorenz方程组的动力学行为,证明了该方程组吸引子的存在性,并对其全局稳定性进行了分析和讨论,数值模拟了雷诺数在一定范围内变化时类Lorenz方程组的混沌行为.     

基于OFDM的DF中继链路能效最优资源分配策略

针对DF模式的OFDM中继链路,将能效最大化资源分配问题转化为在用户最小速率需求和系统总发射功率受约束条的件下,子载波配对和功率分配的联合优化问题,提出一种低复杂度联合最优资源分配策略,并证明速率和功率约束条件下中继链路全局能效最优解的唯一性.仿真结果表明,与固定子载波配对策略相比,当中继节点位于源和目的节点连线中点位置,Rmin=1.5 Mbit/s时,排序子载波配对策略的链路可达速率和系统能效分别提高了2.3%和3.1%;与传统的等功率分配、速率最大化和功率最小化注水算法相比,本文方案能够在保证用户最小速率需求和系统功率约束的同时,自适应分配资源以实现系统能效最优.      

二维Lotka-Volterra系统正周期解的全局稳定性

研究了时变条件下二维Lotka-Voltrra系统，对于具有周期系数的二维非自治Lotka-Voltrra系统，在其系数连续的情况下，得到了正周期解全局稳定的一个充分条件，为进一步研究Lotka-Voltrra系统解的性质提供了理论依据。同时利用构造Liapunov函数的方法对所得的结论进行了证明。     

含连续分布时滞的神经网络的耗散性分析

研究了一类具有连续分布时滞的神经网络的耗散性和全局吸引性.利用非负矩阵和微分不等式技巧,在一般的条件下,获得了关于此类系统解的耗散性的新判据,并估计出超球形全局吸引集的边界.     

含连续分布时滞的神经网络的耗散性分析

研究了一类具有连续分布时滞的神经网络的耗散性和全局吸引性.利用非负矩阵和微分不等式技巧,在一般的条件下,获得了关于此类系统解的耗散性的新判据,并估计出超球形全局吸引集的边界.     

一类二阶二次差分方程的动力学分析

针对一类可化为不可逆映射系统的二阶二次差分方程,应用二维不可逆连续叠映射动力系统理论研究其动力学行为.分析该映射系统不动点的局部稳定性及其分叉,运用不可逆映射的关键集理论研究该映射系统关于有限吸引集的吸引域的全局分叉问题.     

用B样条神经网络控制非线性系统的混沌运动

采用B样条神经网络，通过选取混沌系统不稳定周期轨道的不动点附近的数据作为参数扰动模型输入样本的学习，把该模型训练成神经网络混沌控制器，从而预测出混沌系统将来时刻的时间序列，获得控制混沌系统的扰动信号。用该扰动信号，将嵌入在混沌吸引子中不稳定周期轨道镇定到稳定的不动点处．通过对Henon映射的数值仿真实验，证明采用B样条神经网络控制非线性混沌运动是有效的．     

受周期扰动的Van der Pol方程振荡解的数值模拟

对著名的Ｖａｎ ｄｅｒ Ｐｏｌ方程受周期扰动的振荡解进行了一系列的数值模拟。由其数值模拟结果可知，Ｖａｎ ｄｅｒ Ｐｏｌ方程在零阶项受到正弦周期扰动时，其形如ｘ－（１－ｘ＾２）ｘ＋ｘμｓｉｎｔ＝０，当可调参数μ在「０。１，１」之间，本方程均表现出强非线性性质。未受到扰动时，它存在极限环，即一个简单的吸引子，而受到扰动时极限环消失了，出现了一个具有对称小圆环的奇怪吸引子。从基仃平面的混沌吸引子及其流     

吸引子、混沌和演化序列

本文通过对从物理学到社会学的各个领域中的典型现象的介绍,给出了非平衡相变的基本概念和数学方法。用吸引子、混沌吸引子的分岔描述了系统自组织演化的序列。最后介绍了自组织的形成途径及其数学方法。     

直达列车车流的混沌吸引子

本文将直达列车车流作为一个系统来考虑,该系统的输入为众多各异的车列所产生 某去向列车的集结车辆,而输出为某去向列车车列.利用波谱分析方法,分析了该系 统物入的非线性振动特性,发现其轴入的波谱为一连续谱,从而揭示了该系统输入的 非线性振动的内在机理—这种不规则的振动具有混沌特性,其吸引子为一混沌吸引子.      

PSO优化的LS-SVM在列车弓网系统的建模研究

提出基于粒子群(PSO)优化最小二乘支持向量机(LS-SVM)的列车弓网系统建模方法。针对LS-SVM的超参数难以选择的问题,提出采用具有全局搜索性能的PSO优化LS-SVM超参数的方法。在建立弓网子系统模型的基础上,得到了弓网系统的整体动力学方程。最后进行弓网系统的仿真实验,结果表明,所提出的PSO优化LS-SVM模型比LS-SVM模型、子空间模型具有更高的预报精度,所提出的方法用于列车弓网系统的建模是有效的。     

非线性短时交通流的一种神经网络预测方法

短时交通流预测是交通控制与交通诱导系统的关键问题之一。随着预测时间跨度的缩短,交通流量的变化显示出越来越强的不确定性,使得一般的预测方法难以奏效。本文针对BP神经网络运行的特点。提出了用隔离小生境遗传算法优化传统的BP网络。实例证明,该神经网络的进化建模方法设计简单,全局搜索效率较高,能有效的用于短时交通流量的预测。     

基于混沌吸引子的时间序列预测方法及其应用

介绍相空间重构技术以及混沌吸引子的关联维数的计算方法,阐述了基于混沌吸引子的特性基础上的预测原理及预测模型,指出了已有预测模型的不足,提出改进意见并给出具体算法。然后,用Lorenz 系统所产生的时间序列作为样本,进行了预测,给出了3种模型的预测结果,并作了比较。最后,指出了还存在一些相关问题。     

具有反馈控制的捕食-食饵模型的周期解

研究了具有反馈控制与第二类功能性反应函数的周期捕食-食饵模型.利用不等式,不动点定理与Lyapunov函数,得到了系统(1)存在唯一全局吸引的正周期解的容易验证的充分条件.     

N吸附子STM系统隧道电流的理论研究

应用激子动力学方法描述隧道显微镜中（ＳＴＭ）电子运动的动力学行为时，解量子统计力学中的随机刘维尔方程（ＳＬＥ）是一个很重要的工作。本文为具有Ｎ吸附子ＳＴＭ系统的随机刘维尔方程（ＳＬＥ）提供了一种有用的解法。使Ｎ吸附子ＳＴＭ系统隧道电流与探针空间位置之间关系不仅结构简单，而且具有广泛的适用性。     

一个可修的和可降级的控制系统可靠性和可行性

研究了一个可修的可降级的控制系统的可靠性和可行性。该控制系统是由Ｌ个子系统构成的，其中有ｍ个子系统是两相同部件组成的温储备系统，另外ｎ个子系统是单部件系统，当其中某些子系统故障完成任务的的能力有所下降，但系统仍可运行，当另一些子系统故障时，则系统故障，因此，它是一个可降级的系统。为了描述系统的这种性能，考虑了系统的可行性，该控制系统也是可修的，通过利用扩展Ｍａｒｋｏｉｖ更新的方法和概率论，得到了该     

具有扩散的Schoner模型的渐近行为

讨论了具有扩散的非自治Schoner模型系统.这个模型具有两个斑块,一个种群可以在斑块间扩散,另一种群限制在一个斑块上,证明了在适当条件下,系统是永久持续生存的;若系统是周期系统,则在适当条件下,该系统存在唯一的全局吸引的正周期解.     

混沌统计量的预测研究

提出了一种基于混沌吸引子的统计量序列预测技术．对于一个经诊断为混沌的统计量序列,应用神经网络建立模型,短期预测混沌序列．实验证明：Lyapunov指数越大,预测效果越差;神经网络的预测结果优于AR模型的预测结果．混沌序列是完全可以预测的．