简介：研究了具有网络诱导时延和丢包的网络控制系统的镇定问题.在把随机时延和丢包看做对导数没有任何限制且满足Bernoulli分布的随机等价时延的基础上,根据等价时延在不同区间上的概率取值,给出了一个建立网络控制系统的新方法.基于Lyapunov稳定性理论,结合线性矩阵不等式方法,得到一个新的镇定标准.

简介：研究了具有变时滞Hopfield型神经网络的正不变集与吸引集.获得了正不变集与吸引集存在性的充分判据.

简介：研究了具时变时滞的分层抑制细胞神经网络．利用不动点定理获得了若干判定该网络存在概周期解的新充分条件，改进和推广了已有文献中的相应结论．

简介：线性矩阵不等式的优良性质可用于解决细胞神经网络中的保性能控制问题.本文介绍了线性矩阵不等式的相关概念和性质;通过对Schur补引理的改进提出了一个引理,从而更容易将二次矩阵不等式转化为线性矩阵不等式,更好地应用于控制参数求解;提出了LMI的基本问题和MATLAB工具箱,并对LMI在细胞神经网络的保性能控制问题作出了简要描述.

简介：给出了3族新的不含紧优与几乎紧优的有向双环网络.

简介：在时间尺度上，通过使用线性动力方程的指数二分法、不动点理论和微积分理论，研究带有泄漏项的中立型时滞细胞神经网络模型，获得了一些使其概周期解存在和全局指数稳定的充分条件，并将以前的结论在时间尺度上做了扩展．

简介：通过使用叠合度理论、M-矩阵、李雅谱诺夫函数和不等式技巧等，在时间尺度上研究带有狄利克雷边值和反应扩散项的非自治模糊细胞神经网络的全局指数稳定性，并获得一些使其存在全局指数稳定的平衡点的充分条件．最后，给出一个例子去验证结论的有效性．

简介：1C题背景当代社会,道路交通问题已经成为一个不可忽视的社会问题,并变得越来越严重,如何解决这个问题已成为学者们关注的重点。随着汽车技术的发展,自动驾驶汽车系统已经成为当前研究的热点和未来汽车发展的重要趋势。在不增加车道或道路数量的前提下,学者们开始研究如何将自动驾驶汽车用于交通,以期改善日益严重的拥堵问题,并对其效能进行量化分析。

简介：首先讨论了ICM公司职位分配到职员办公室的原则,并讨论了在这些原则下一个合理分配方案的合作网络和监管网络构成的混合网络模型;然后,利用该模型的节点属性、公司职员属性及两者之间的关系建立了后档案矩阵,讨论了公司职员属性函数,在此基础上研究了包含职员离职算法、内部升迁算法和外部招聘算法的动力学分析;最后,在混合网络模型中利用算法进行了动力学仿真。

简介：介绍了2014年美国大学生数学建模竞赛C题的背景与立意,针对6篇获得Outstanding奖的论文的解题思路与方法进行了归纳与总结,指出了学生答卷中的亮点与不足,并给出了建议和改进方案。