复杂

针对一类异构多智能体系统，构造了具有相似参数的分布式模糊自适应控制。与已有的许多工作不同，本文认为每个多智能体动态系统的维数是不相同的。首先介绍了多智能体系统在不同维数下的相似性质，并提出了多智能体系统间的一些相似参数。其次，针对主从多智能体系统的一致性，设计了基于相似参数的分布式模糊自适应控制。利用图论和Lyapunov稳定性方法，证明了闭环系统中所有信号的UUB（一致最终有界）是可以保证的，一致跟踪误差收敛到一个小的紧零集。最后给出了不同维数的仿真实例，验证了该方法的有效性。

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在本文中，一个完全离散差分格式导出用于与阻尼Neumann边界条件二维波动方程。由离散的能量的方法，所提出的差分格式被证明是无条件稳定的二阶收敛的，并且相对于两个初始条件和右手术语在适当的离散化正常。数值实验验证了理论结果。

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为了应对由两个相互竞争的供应商的供应链和主导零售商的协调问题，考虑到这些因素，如合作的努力程度和对供应链成员的竞争，我们建立了一个两阶段模型考虑合作的努力程度和竞争从分散决策和集中决策的观点供应商和利用它来讨论可选决策和探讨合作的努力程度上的供应链成员的利润的影响。然后，我们用一组协商模式建立了协调机制。结果表明，供应商和零售商的供应链的集中下决定的决策变量和整体利润比那些分散决策下更好。此外，竞争和价格的敏感程度有分别的供应商和零售商的努力，积极和消极影响。同时，供应商和零售商之间的合作程度会影响供应链成员和不同程度的整个供应链的利润。最后，建议增值收益分配机制，能有效地与冲突问题，并保证供应链成员和供应链处理，以实现利润最大化，并采用集中的决定。

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本文研究了分数阶忆阻神经网络（FMNNs）的全局同步。为了处理反应扩散和时间延迟的影响，分数部分和比较定理进行介绍。基于所设置的值映射理论和菲利波夫溶液，激活函数被扩展为不连续的情况下。与补偿自适应控制器的设计，由于未知参数的存在，用的Gronwall-Bellman不等式的帮助。数值模拟实例证明了理论结果的可用性。

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许多基于优化的入侵检测算法已经被开发出来，并广泛应用于入侵识别中。这是由于审计数据特征数量的增加和基于人工的智能入侵检测系统在分类精度、虚警率和分类时间方面的性能下降造成的。特征选择和分类器参数调整是影响入侵检测系统性能的重要因素。提出并详细讨论了一种改进的多类分类入侵检测算法。该方法结合了改进的基于教学的优化（ITLBO）算法、改进的并行JAYA（IPJAYA）算法和支持向量机。采用带监督机器学习（ML）技术的ITLBO进行特征子集选择（FSS）。在FSS中，在不影响结果精度的情况下选择最少的特征是一个多目标优化问题。本文提出了ITLBO作为一种FSS机制，探讨了ITLBO算法特有的无参数概念（优化过程中不需要参数调整）。本研究使用IPJAYA来更新支援向量机的C和gamma参数。在突出的入侵ML数据集上进行了若干实验，与经典的TLBO和JAYA算法相比，所提出的ITLBO-IPJAYA-SVM算法有显著的增强。

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Benjamin-Ono方程是描述深层流体中长重力内波的有效模型。本文通过奇偶性和时间反转对称性约化，导出了非局部Alice-Bob-Benjamin-Ono系统。通过引入一个扩展的Bäcklund变换，通过导出的Hirota双线性形式得到了该系统的对称破缺孤子、呼吸子和团簇解。通过在所涉及的ansatz函数中取适当的常数，给出了相关显式解的丰富有趣的对称破缺结构。

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