第1 章 绪论1
1.1 复杂动力网络同步分析的背景及意义1
1.2 复杂网络的结构特征及其拓扑模型4
1.2.1 复杂网络的特征度量5
1.2.2 网络拓扑基本模型8
1.3 复杂动力网络的同步及其研究现状13
1.3.1 复杂网络的同步模式14
1.3.2 复杂网络的同步控制研究现状17
1.4 网络控制系统及其研究现状21
1.5 本书的主要研究内容22
第2 章 复杂网络同步判别方法及同步化能力提高的途径23
2.1 复杂网络同步判别方法23
2.1.1 基于主稳定函数的方法23
2.1.2 基于Lyapunov 的方法30
2.1.3 基于图论的方法33
2.2 几类典型网络的同步化能力36
2.2.1 规则网络36
2.2.2 小世界网络38
2.2.3 无标度网络41
2.3 提高复杂网络同步能力的方法42
2.3.1 通过时滞提高网络同步能力42
2.3.2 无序扰动提高同步能力48
2.3.3 加权耦合和去耦合提高网络同步能力49
2.3.4 降低网络的最大介数,提高网络同步能力51
2.3.5 降低网络的平均距离,提高网络同步能力52
2.3.6 通过全局优化算法,提高网络同步能力52
2.4 本章小结53
第3 章 时延复杂网络的同步分析及控制55
3.1 引言55
3.2 预备知识56
3.3 模型建立57
3.4 时延复杂网络的同步准则60
3.5 时延复杂网络的线性反馈同步控制63
3.6 时延复杂网络的自适应同步控制66
3.7 时延复杂网络的自适应周期间歇同步控制69
3.8 时延复杂网络的自适应周期间歇牵制同步控制74
3.9 数值仿真79
3.10 本章小结89
第4 章 有向多重边复杂动力网络的同步分析及控制91
4.1 引言91
4.2 预备知识92
4.3 具有线性内部耦合的有向多重边复杂网络同步分析及控制94
4.3.1 模型建立94
4.3.2 同步判定准则97
4.3.3 线性反馈同步控制器设计102
4.3.4 自适应同步控制器设计107
4.3.5 数值仿真111
4.4 具有非线性内部耦合的有向多重边复杂网络同步控制120
4.4.1 模型建立121
4.4.2 自适应同步控制器设计122
4.4.3 数值仿真126
4.5 本章小结129
第5 章 有向多重边复杂网络的牵制同步控制131
5.1 引言131
5.2 模型建立132
5.3 有向多重边复杂网络的线性牵制同步控制134
5.4 有向多重边复杂网络的自适应牵制同步控制141
5.5 数值仿真143
5.6 本章小结146
第6 章 有向多重边复杂网络的间歇同步控制147
6.1 引言147
6.2 模型及引理148
6.3 多重边复杂网络的指数自适应间歇同步控制准则150
6.3.1 多重边复杂网络的自适应周期间歇同步控制150
6.3.2 多重边复杂网络的自适应牵制周期间歇同步控制157
6.4 数值仿真162
6.5 本章小节168
第7 章 复杂神经元网络的同步控制169
7.1 引言169
7.2 耦合神经元网络自适应非周期间歇同步控制170
7.2.1 模型及引理170
7.2.2 耦合神经元网络指数同步控制172
7.2.3 系统仿真179
7.3 耦合神经元网络自适应周期间歇多时滞同步控制183
7.3.1 模型及引理184
7.3.2 病态复杂神经元网络的多时滞同步186
7.3.3 系统仿真191
7.4 本章小结194
第8 章 随机网络控制系统的鲁棒控制195
8.1 引言195
8.2 不确定时延网络控制系统的H∞ 性能分析及H∞ 控制196
8.2.1 不确定时延网络控制系统的建模196
8.2.2 不确定时延网络控制系统的H∞ 控制200
8.2.3 仿真204
8.3 多时延网络控制系统的H∞ 控制205
8.3.1 多时延网络控制系统模型的建立205
8.3.2 多时滞网络控制系统的H∞ 性能分析及H∞ 控制器的设计206
8.3.3 仿真211
8.3.4 结论211
8.4 随机网络控制系统的鲁棒无源控制212
8.4.1 系统描述212
8.4.2 主要结果215
8.4.3 数值算例226
8.5 本章小结227
参考文献229
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