摘要:

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摘要:近年来，由大量具有感知、计算和通信能力的微型传感器组成的传感器网络越来越广泛地应用在生产及生活的方方面面.另一方面，随着微电子及数字信号技术的发展，利用采样数据的离散化的数字控制器或滤波器被普遍使用.为了反映这个新兴领域的最新进展，本文对传感器网络环境中基于采样数据分布式滤波的研究展开了综述.首先，综述了传感器网络中几种分布式滤波方法的研究进展.然后，针对不同的采样方式，详细总结了采样数据系统的控制与滤波问题的研究工作.随后，对目前已有的传感器网络基于采样数据的分布式滤波的研究结果进行了介绍.最后，对传感器网络环境中基于采样数据的分布式滤波方面未来可能的研究课题进行了展望.

摘要:近年来，一类由Itô随机微分方程驱动的奇异随机系统因其在实际领域中的广泛应用而备受关注.然而，系统方程同时包含奇异矩阵和扩散矩阵，大大增加了分析问题的复杂性.本文首先概述了奇异Itô随机系统几个重要基础问题的研究进展，主要包括:系统方程解的存在条件、广义Itô公式、容许性定义及稳定性问题.同时针对不同文献对上述问题的研究结果提出了自己的观点.最后对以上基础问题研究待解决的问题进行了展望.

摘要:本文对混杂随机时滞微分方程的当前发展及最新的研究成果进行了概述.主要回顾了混杂随机微分方程解的存在唯一性定理、稳定性、鲁棒有界性以及离散时间反馈镇定性等部分对混杂随机微分方程的研究起到关键推动作用的成果.

摘要:本文概述了随机镇定与反镇定理论的研究现状.主要回顾了一个微分方程的随机镇定与反镇定普遍理论及其发展，并围绕该理论的应用和扩展从四个方面阐述连续时间系统噪声镇定理论的当前发展概况.此外，本文还概述了离散时间系统随机镇定方面的最新进展.

摘要:从所应用的主要方法出发，回顾了随机连续系统的各种稳定性理论结果，并探讨了这些稳定性之间的关系.

摘要:本文回顾了近年来随机微分方程数值方法的稳定性的研究成果.作为相关话题，收敛性问题也有所涉猎.以经典Itô型随机微分方程、中立型随机泛函微分方程、Markov跳随机微分方程和Poisson跳随机微分方程为代表，主要介绍了几类数值方法稳定性研究的成果.这些方法包括常见的Euler-Maruyama方法、Backward Euler-Maruyama方法、θ方法、分步方法等.文中分析了关于稳定性等价性定理经典论文的学术思路，提出了随机微分方程数值计算与仿真所面临的挑战及所要解决的问题.

摘要:近年来，以深度学习为核心的人工智能技术，取得了一系列重大突破.本文将就人工智能的产业化热潮，主要研究流派及发展历史，以深度学习为核心的成功应用，以及存在的一些问题和今后的可能研究方向做一个介绍.

摘要:随着倒向随机微分方程理论的不断发展和完善，其在数理金融中的应用越来越广泛，随机控制也逐渐成为研究投资组合风险管理问题的重要方法.本文侧重于展示基于不完备信息的随机控制方法在研究期权定价、均值-方差、期望效用最大化这三类投资组合问题中的简单应用.

摘要:随着随机非线性控制的发展，随机非完整系统的控制引起了学者们的注意.本文首先探讨了随机非完整控制系统的镇定问题，涉及严反馈链式系统的反馈镇定和不满足严反馈的移动机器人镇定等；其次，介绍了该系统跟踪控制及现状；最后，在总结现有结果的基础上，分析了随机非完整系统发展的趋势，给出了6个可能的研究方向.

摘要:本文总结了近年来关于集值系统的研究工作:在辨识方面，从不同的系统结构、不同的噪声情况和不同的集值情形等方面进行了深入的研究，针对性地提出了参数解耦、比例满秩输入设计、联合可辨识、经验分布函数、递推投影辨识等有效的辨识方法，得到了一系列重要结果；在适应控制方面，都实现了一类集值增益系统的适应跟踪控制；在同步控制方面，提出了双时间尺度同步算法和递推投影同步算法，实现了二值量测下的多个体同步控制；在应用方面，分别将集值辨识应用到复杂疾病建模和雷达目标识别问题中，构造了新的、更为有效的统计验证方法，在低信噪比下将识别率提高了10%.

摘要:通过向量Lyapunov函数，给随机CGNNs以均方估计，研究基于马氏切换的脉冲时滞随机Cohen-Grossberg神经网络模型的均方指数稳定性，并利用数值例子对结论加以证明.

摘要:阐述了私募股权投资的估值问题.首先简要介绍了投资组合问题的发展历史与研究成果.接着较为详细地论述了私募股权投资的估值问题的研究现状，包括有限合伙人的投资组合选择，以及对投资企业的价值评估体系和评估方法的研究，并给出了所要研究的模型，即含有未支撑风险的私募股权投资模型.最后给出所要研究模型在通胀环境、Knight不确定环境下以及跳扩散环境下的拓展框架.