1) Asymptotic stabilization in probability
依概率渐近稳定
2) exponential stability in probability one
概率1指数渐近稳定
1.
By constructing an appropriate Lyapunov function and by using It formula and M-matrix as analytic tools,the problem of exponential stability in probability one about noisy time-delay BAM neural networks is discussed,and some algebraic criteria are .
构造一个适当的Lyapunov函数,应用It^o公式、M矩阵等工具讨论了在噪声环境下具有时滞的BAM神经网络概率1指数渐近稳定,得到了指数稳定的代数判据和两个推论,此判据只需验证仅由网络参数构成的矩阵是M矩阵即可,给网络设计带来方便。
3) Asymptotic st
概率为1渐近稳定性
4) stabilization in probability
依概率稳定
1.
By using It s differentiation rule, nonlinear damping and adaptive Backstepping procedure, the input-to-state stable controller of global stabilization in probability is developed.
基于It 微分规则、非线性阻尼和Backstepping算法 ,设计了全局依概率稳定的输入状态稳定控制器 ,具有很强的参数鲁棒稳定特性 ;根据Swapping技术 ,设计了两个滤波器 ,把一个动态参数模型转化为一个静态模型 ,基于梯度算法 ,设计了参数自适应律 ,确保扰动有界 ,最后 ,给出了系统的性能估计 ,仿真结果表明该控制算法的有效性 。
5) globally asymptotically stable in probability
概率意义下全局渐近稳定
1.
By utilizing the backstepping design technique, acontroller based on observer and the adaptive law only correlated with output was constructively presented to guarantee that the closed-loop system is globally asymptotically stable in probability, where the designed observer and adaptive controller are all independent of time-delay.
利用反推设计技术,构造性的给出了一个基于观测器的控制器和仅与输出相关的自适应律,保证了闭环系统是概率意义下全局渐近稳定的,所设计的观测器和自适应控制器是不依赖于时滞的。
2.
The high-gain parameter is appropriately chosen to make the zero solution of the closed-loop system globally asymptotically stable in probability,and regulate the output to the origin almost surely.
利用反推设计技术,构造性地给出了一个输出反馈控制器的设计,通过适当地选取高增益参数,保证了闭环系统的零解是概率意义下全局渐近稳定的,输出几乎处处调节于零。
6) strong stability probability
依概率强稳定
补充资料：渐近稳定解
渐近稳定解
asymptotically - stable solution
渐近稳定解[asymp咖回ly一stable sduti佣;~"ror卜，ee姗ycro曲，栅e peoe“。el 一个微分方程组的解，它在月刃乃旧oB意义下是稳定的(见加.lyl舰旧稳定性(Lyapunov stability))，并且吸引具有足够接近的初始值的一切其他解.例如，考虑方程组 卒二f(r.，、‘。 a了J、右边的函数f(:，考)对于一切:):，考任R”有定义，并使得方程组(*)的解存在而且是唯一的.这时，方程组(*)的解 x(;，乱)，x(:，乱)=老。是渐近稳定解，如果这个解同一切与其足够接近的解 x(:，句，}若一蜀}
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参考词条