采用贝叶斯统计学原理改进传统神经网络算法,通过在神经网络的目标函数中引入表示网络结构复杂性的约束项,避免网络的过拟合以提高网络的泛化能力.将改进的神经网络应用于济钢1700mm热连轧机带钢厚度预测中,其预报精度、训练时间和网络稳定性均优于传统神经网络预测;然后应用贝叶斯神经网络预测带钢塑性系数;最后将出口带钢厚度和带钢塑性系数的实时预测值综合应用于带钢热连轧厚度控制系统,改进了传统的厚度控制方式,进一步提高带钢质量

研究了一类具有时变时滞和变采样周期的网络控制系统的稳定性问题.网络控制系统被建模为等效的具有输入时滞的系统，通过构造一个新的具有不连续项的Lyapunov泛函，给出了线性矩阵不等式作为使得闭环系统指数稳定的充分条件.通过求解这些线性矩阵不等式，可以找到一个常数作为采样时刻和输入更新时刻之间的上界，保证闭环系统的稳定性.数值仿真算例表明，该方法有效且相比已有文献局限性更小

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本文通过分析线性微分算子A的特征,应用列紧算子半群的性质和毕卡达定理,证明了二次性能指标泛函下一维扩散过程混合线性最优控制的存在性,参照文献具体给出了最优控制律;并且就文献所讨论的结果,作为两种特殊情况进行了验证

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