两个分数阶复杂动态网络的函数投影同步

复杂网络的同步问题是复杂网络研究的热点之一,本文研究了两个分数阶复杂网络间的函数投影同步问题.分别针对网络模型参数已知和参数未知两种情况,利用自适应控制技术和分数阶系统稳定性理论,设计自适应控制器,使两个分数阶复杂动态网络实现函数投影同步.最后利用数值仿真验证所提出方法的有效性.

不同混沌系统的改进函数投影同步一般方法

基于李亚普诺夫稳定性理论,研究混沌系统的改进函数投影同步问题,该种同步可使两个混沌系统渐近同步于一个期望的比例函数矩阵。对于两个完全不同的混沌系统,给出改进函数投影同步控制器设计的一般方法,并分别以混沌Chen和混沌Newton-Leipnik系统及超混沌Chen和超混沌Henon-Heiles系统为例证实所提算法。理论分析及数值仿真结果表明所提算法的有效性。

两个带有已知或未知参数的复杂网络的改进函数投影同步

近年来复杂网络在科学与工程各个领域受到了广泛关注,其中复杂网络同步问题是复杂网络研究的热点之一。该文研究两个复杂网络实现改进函数投影同步的方法。分别基于复杂网络模型参数已知和未知两种情况,利用李雅普诺夫稳定性理论和自适应控制技术,设计自适应同步控制器,使两个复杂网络达到改进函数投影同步。最后分别基于这两种情况利用数值仿真验证所提方法的有效性。

多变量滑动平均模型参数估计两段最小二乘法

提出了多变量滑动平均(MA)模型参数估计的两段最小二乘法。第一段将多变量MA模型用高阶多变量自回归(AR)模型近似代替,用多变量递推最小二乘法(MRLS)估计高阶AR模型参数。第二段用最小二乘法解不相容矩阵代数方程组得MA参数估值。同多变量递推增广最小二乘法相比,可提高精度,仿真例子说明了其有效性。

ARMA模型参数估计的两段最小二乘法

提出了自回归滑动平均(ARMA)模型参数估计的两段最小二乘法。首先用递推最小二乘法对真实ARMA模型拟合高阶自回归(AR)模型,然后基于所拟合的AR模型参数,用最小二乘法解一个不相容代数方程组得到ARMA模型参数。一个仿真的例子说明了其有效性。

改进的递推增广最小二乘参数估计方法

基于用递推最小二乘(RLS)法拟合高阶自回归(AR)模型得到的白噪声估值,提出了自回归滑动平均(ARMA)模型参数估计的一种改进的递推增广最小二乘法。它由两段RLS算法组成,可在线实现,具有快的收敛速度。一个仿真例子说明了其有效性。

带有色观测噪声的ARMA模型参数估计的三段算法

提出了带有色观测噪声的自回归滑动平均(ARMA)模型参数估计的三段算法。第一段用递推增广最小二乘法(RELS)估计自回归(AR)参数;第二段用Gevers-Wouters算法估计伴随滑动平均(MA)模型参数;第三段用求不相容线性方程组的最小二乘解得到原始MA参数估值。一个仿真例子说明了其有效性。

A general method for modified function projective synchronization

This paper investigates the modified function projective synchronization,which means that the drive system and the response system are synchronized up to a desired scale matrix of function. By the active control scheme,a general method for modified function projective synchronization is proposed. Numerical simulations on chaotic Rssler system and hyper-chaotic Chen system are presented to verify the effectiveness of the proposed scheme.

基于犹豫模糊M-几何平均的物流企业选择

对于属性信息之间有着一定关系并且属性值为犹豫模糊元的问题,运用提出的犹豫模糊Maclaurin几何对称平均(HFMGSM)算法,建立了一种新的多属性群决策模型,该模型可以依据决策者偏好而选择合适参数值进行决策。首先,结合Archimedean范数引入了新的犹豫模糊运算;其次,以Maclaurin几何对称平均为基础,设计了HFMGSM算子,随后研究了HFMGSM算子具有的几种性质特性,分析了HFMGSM算子的几种特殊情况;最后,在犹豫模糊信息环境下,运用HFMGSM算子构建了一种新颖的多属性群决策模型,并通过物流企业选择实例进行验证分析。