本期“复杂性科学”专栏评述

吴尽昭

本期“复杂性科学”专栏评述

吴尽昭

评《泛函网络模型及应用研究综述》

泛函网络作为计算智能学科一个崭新的研究方向，有些理论和应用基础并不完善，需要人们不断地完善基础理论，提出新的网络结构和算法，拓展其应用范围。本文作者及其所领导的课题组，近年来一直从事于泛函网络的有关计算理论与应用研究，特别是在泛函网络数值优化算法方面取得了一系列较高水平的研究成果。目前国内从事泛函网络研究的学者很少，希望能够通过该篇泛函网络模型及应用研究的综述，引起更多研究者的关注，进一步推动泛函网络理论和技术的发展和完善，拓广泛函网络技术的应用范围。

评《Impulsive Stabilization of Delayed Cellular Neural Network via Partial States》

该文研究了细胞神经网络的部分状态的脉冲镇定问题，主要的方法技巧是利用细胞神经网络激活函数分段线性的特点，将系统状态分成三组，然后引入分段可微的Lyapunov函数，建立部分状态受脉冲作用的细胞神经网络指数稳定性的充分条件，并由此导出部分状态脉冲控制律。该文的创新点是所设计的脉冲控制律只需利用部分状态的输出信息，特别适用于输出信息不完整的细胞神经网络的控制问题。此外，其采用的分段可微的Lyapunov函数稳定性分析方法充分利用了脉冲区间信息，使所得到的结果有较少的保守性，同时又有一定的鲁棒性。

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