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时滞型神经网络动力学分析及在电力系统中的应用


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时滞型神经网络动力学分析及在电力系统中的应用
  • 书号:9787030457479
    作者:王晓红,付主木
  • 外文书名:
  • 装帧:平装
    开本:B5
  • 页数:308
    字数:350
    语种:zh-Hans
  • 出版社:
    出版时间:2015-10-27
  • 所属分类:
  • 定价: ¥98.00元
    售价: ¥77.42元
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本书根据工程应用的实际需要,全面系统地介绍时滞型神经网络动力学分析的理论基础、各种动态特性研究方法、主要实现技术、计算机模拟验证技术以及在电力系统稳定性分析中的应用等内容。主要内容包括变时滞神经网络的有界性和全局指数稳定性;多时滞神经网络的有限时间有界性;混合时滞神经网络的稳定性与收敛率估计及正不变集和全局指数吸引集;混合时滞CohenGrossberg神经网络的鲁棒指数收敛性、非负平衡点稳定性与Lagrange稳定性;以及混合时滞区间神经网络的鲁棒指数耗散性和随机时滞神经网络及系统的渐近行为与控制。最后,将这些理论研究方法应用于电力系统的稳定性分析中。
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    前言
    第1章绪论1
    1.1引言1
    1.2神经网络的研究现状2
    1.2.1时滞神经网络的稳定性分析2
    1.2.2Lagrange稳定性研究3
    1.2.3有限时间有界问题的提出8
    1.2.4不确定问题描述9
    1.3随机时滞神经网络基本理论10
    1.3.1随机神经网络的发展概述10
    1.3.2几种随机递归神经网络模型11
    1.3.3时滞对随机神经网络的影响12
    1.3.4随机时滞神经网络的研究方法13
    1.4电力系统的研究现状14
    参考文献16
    第2章数学基础31
    2.1向量和矩阵的范数31
    2.1.1向量范数31
    2.1.2矩阵范数32
    2.2常用不等式及线性矩阵不等式35
    2.2.1常用不等式35
    2.2.2线性矩阵不等式35
    2.3It随机系统的基本理论36
    2.3.1几种常见的随机过程37
    2.3.2It随机微分方程38
    2.3.3It随机系统稳定性概念39
    2.4Lyapunov方程及稳定性理论41
    2.4.1Lyapunov方程的一般解41
    2.4.2Lyapunov方程的非负解43
    2.4.3Lyapunov稳定性理论45
    2.5其他引理47
    2.6函数的范数49
    参考文献51
    第3章变时滞神经网络的有界性和全局指数稳定性53
    3.1问题描述53
    3.2非自治递归神经网络的有界性和全局指数稳定性55
    3.3非自治多时滞神经网络的有界性和全局指数稳定性57
    3.3.1系统描述和预备知识57
    3.3.2有界性和全局指数稳定性59
    3.4仿真算例64
    3.5本章小结67
    参考文献68
    第4章混合时滞神经网络的稳定性与收敛率估计70
    4.1问题描述70
    4.2混合时滞神经网络全局渐近稳定性和全局指数稳定性72
    4.2.1全局渐近稳定性72
    4.2.2全局指数稳定性75
    4.3指数收敛率的估计81
    4.3.1预备知识81
    4.3.2指数收敛率估计82
    4.4仿真算例89
    4.5本章小结96
    参考文献96
    第5章多时滞CohenGrossberg神经网络的有限时间有界性99
    5.1问题描述100
    5.2有限时间有界性分析100
    5.2.1预备工作100
    5.2.2主要结果102
    5.3仿真算例109
    5.4本章小结115
    参考文献115
    第6章混合时滞CohenGrossberg神经网络的鲁棒指数收敛性117
    6.1问题描述117
    6.2鲁棒指数收敛性分析119
    6.3仿真算例122
    6.4本章小结124
    参考文献124
    第7章混合时滞CohenGrossberg神经网络非负平衡点的稳定性126
    7.1问题描述128
    7.2非负平衡点的存在唯一性131
    7.3非负平衡点的Rn+全局稳定性分析133
    7.4仿真算例138
    7.5本章小结140
    参考文献140
    第8章混合时滞神经网络在Lagrange意义下的稳定性143
    8.1问题描述144
    8.2混合时滞非自治CohenGrossberg神经网络的Lagrange稳定性145
    8.2.1预备工作145
    8.2.2主要结论149
    8.3具有广义激活函数混合时滞CohenGrossberg神经网络的Lagrange稳定性155
    8.3.1模型描述156
    8.3.2Lagrange稳定性158
    8.3.3应用定理163
    8.4仿真算例164
    8.5本章小结174
    参考文献174
    第9章混合时滞神经网络正不变集和全局指数吸引集179
    9.1问题描述180
    9.2估计正不变集和全局指数吸引集183
    9.3应用举例189
    9.4本章小结191
    参考文献192
    第10章混合时滞区间神经网络的鲁棒耗散性195
    10.1问题描述196
    10.2全局鲁棒指数耗散性分析199
    10.3仿真算例208
    10.4本章小结213
    参考文献213
    第11章随机时滞网络及系统的渐近行为与控制217
    11.1随机CohenGrossberg时滞神经网络系统的渐近行为218
    11.1.1预备工作218
    11.1.2随机最终有界219
    11.1.3几乎必然指数稳定性221
    11.1.4仿真算例223
    11.2不确定中立型随机时滞系统的鲁棒稳定性225
    11.2.1问题描述226
    11.2.2中立型随机微分时滞方程的Lasalle不变原理227
    11.2.3鲁棒稳定性229
    11.2.4仿真算例231
    11.3基于BackStepping方法的随机系统非线性控制器232
    11.3.1问题描述233
    11.3.2非线性控制器的设计233
    11.3.3仿真算例237
    11.4不确定随机时滞大系统的鲁棒性及分散镇定239
    11.4.1问题描述239
    11.4.2随机时滞大系统的鲁棒指数稳定性239
    11.4.3正则可鲁棒镇定的判定条件243
    11.4.4仿真算例247
    11.5本章小结249
    参考文献250
    第12章时滞电力系统的两类稳定性与参数辨识253
    12.1问题描述254
    12.2电力系统的Lagrange稳定性判定256
    12.2.1基于混沌分析的电力系统Lagrange稳定性判定256
    12.2.2基于LMI的时滞电力系统Lagrange稳定性判定261
    12.3时滞电力系统Lyapunov稳定性分析266
    12.3.1时滞电力系统模型267
    12.3.2基于LMI方法分析时滞电力系统Lyapunov稳定性271
    12.3.3仿真算例276
    12.4电力系统模型参数辨识277
    12.4.1系统参数辨识277
    12.4.2电力系统数学模型278
    12.4.3参数辨识的混合遗传算法和小种群粒子群算法283
    12.4.4仿真算例287
    12.5本章小结294
    参考文献295
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