简介：
简介：针对火炮身管烧蚀磨损量受多种因素影响,变化趋势复杂,难以通过建立准确的数学模型进行预测的问题,在采用灰色动态模型对身管烧蚀磨损量进行预测的基础上,构造了组合灰色神经网络预测模型进行预测.结果表明,通过组合灰色神经网络模型可以得出较单一模型预测更加准确的预测值,能更好地反映内膛烧蚀磨损量的发展规律.
简介：摘要：研究一类具有leakage时滞的离散型神经网络的状态估计问题．通过构造新的Lyapunov泛函得到保证估计误差全局渐近稳定的充分条件，并通过求解一个线性矩阵不等式（LMI）得到状态估计器的增益矩阵．采用一种新的时滞分割方法将变时滞区间分割为多个子区间，使该结果在获得更小的保守性同时也降低了计算的复杂度．
简介：研究一类具有分布时滞和反应扩散的随机细胞神经网络的稳定性。通过构造Lyapunov泛函,并利用It公式、半鞅收敛定理以及不等式技巧,得到了系统几乎必然指数稳定的充分条件。
简介：研究一类具有leakage时滞的随机马尔科夫跳变神经网络的稳定性，通过构造一个新的Lyapunov-Kra—sovskii泛函，并应用It6公式、随机不等式技术，得到了基于线性矩阵不等式（LMI）的均方意义下的全局稳定性判定条件．
由“海湾战争综合征”的研究看神经性毒剂的防护
基于组合灰色神经网络模型的火炮身管烧蚀磨损量预测
基于时滞分割法的具有leakage项时滞的离散型神经网络状态估计
具有分布时滞的随机反应扩散细胞神经网络的几乎必然指数稳定性
具有leakage时滞的随机马尔科夫跳变神经网络的稳定性
