于婷婷;赵岳;曾庆双 具有持续驻留时间和时滞的离散时间切换GRN的稳定性分析。 (英语) Zbl 1450.92043号 J.富兰克林研究所。 357,第16号,11730-11749(2020). 摘要:本文研究具有持续驻留时间(PDT)切换和时滞的离散时间切换遗传调节网络(GRN)的指数稳定性问题。本文的新颖之处在于引入了二次凸函数的一个推广性质,并利用了一个改进的求和不等式和一个推广的互凸矩阵不等式,它比离散时滞系统中使用的Jensen不等式和互易凸组合保守得多。此外,所考虑的切换规律比停留时间(DT)切换和平均停留时间(ADT)切换更通用。此外,通过引入延迟划分方法和分段Lyapunov-Krasovskii泛函,以线性矩阵不等式的形式建立了一组充分条件,以保证具有常时滞和时变时滞的离散时间PDT切换GRN分别是指数稳定的。最后,通过数值算例验证了该方法的有效性和潜力。 引用于4文件 MSC公司: 92立方厘米 系统生物学、网络 92碳40 生物化学、分子生物学 93D23型 指数稳定性 93B70型 网络控制 93立方厘米 控制理论中的应用模型 关键词:指数稳定性;离散时间切换遗传调控网络;持续驻留时间切换;时间延迟 PDF格式BibTeX公司 XML格式引用 \textit{T.Yu}等人,J.Franklin Inst.357,编号1611730-11749(2020;兹bl 1450.92043) 全文: 内政部 参考文献: [1] 曹,J。;Ren,F.,具有延迟的离散时间遗传调控网络的指数稳定性,IEEE Trans。神经网络。,19, 3, 520-523 (2008) [2] 库蒂尼奥,R。;费尔南德斯,B。;利马,R。;Meyroneinc,A.,遗传调控网络的离散时间分段仿射模型,J.Math。生物学,52,4,524-570(2006)·邮编1094.92026 [3] Chen,L。;Aihara,K.,《时滞遗传调控网络的稳定性》,IEEE Trans。电路系统。我是芬丹。理论应用。,49, 5, 602-608 (2002) ·Zbl 1368.92117号 [4] Ling,G。;关,Z.-H。;胡,B。;赖,Q。;Wu,Y.,具有时滞的抑制耦合循环遗传调控网络的多稳定性和分岔分析,IEEE Trans。纳米生物科学,16,3,216-225(2017) [5] 李,X。;Wu,J.,状态相关时滞脉冲控制下非线性微分系统稳定性的充分条件,IEEE Trans。自动。控制,63,1,306-311(2018)·Zbl 1390.34177号 [6] 马·D。;陈,J。;刘,A。;陈,J。;Niculescu,S.-I.,二阶不稳定时滞系统PID控制保证镇定的显式界,Automatica,100407-411(2019)·Zbl 1415.93228号 [7] 孟,M。;Lam,J。;冯,J.-E。;Cheung,K.C.,随机延迟布尔网络的稳定性和稳定性,IEEE Trans。自动。控制,64,2790-796(2019)·Zbl 1482.93677号 [8] 陶,B。;肖,M。;孙,Q。;Cao,J.,延迟分数阶遗传调控网络模型的Hopf分歧分析,神经计算,275677-686(2018) [9] 阿里,M.S。;Gunasekaran,N。;Ahn,C.K。;Shi,P.,具有泄漏延迟的模糊遗传调节网络的采样数据稳定,IEEE/ACM Trans。计算。生物信息。(TCBB),15,1,271-285(2018) [10] 范,X。;张,X。;Wu,L。;Shi,M.,具有时变时滞的反应扩散遗传调控网络的有限时间稳定性分析,IEEE/ACM Trans。计算。生物信息学。,14, 4, 868-879 (2017) [11] 张,X。;Han,Y。;Wu,L。;Wang,Y.,带有反应扩散项的延迟遗传调控网络的状态估计,IEEE Trans。神经网络。学习。系统。,29, 2, 299-309 (2018) [12] 张,X。;Wu,L。;Zou,J.,具有混合延迟的遗传调控网络的全局渐近稳定性分析:一种基于矩阵的方法,IEEE/ACM Trans。计算。生物信息。(TCBB),13,1,135-147(2016) [13] 李,X。;Rakkiyappan,R。;Pradeep,C.,具有无界时变时滞的马尔可夫切换不确定随机遗传调控网络的鲁棒μ-稳定性分析,Commun。非线性科学。数字。模拟。,17, 10, 3894-3905 (2012) ·Zbl 1251.92014年 [14] Ratnavelu,K。;卡尔帕纳,M。;Balasubramaniam,P.,具有泄漏和模式依赖时间延迟的马尔科夫开关遗传调控网络的渐近稳定性,J.Frankl。研究所,353,7,1615-1638(2016)·Zbl 1336.93164号 [15] Zhu,Y。;张,Q。;魏,Z。;Zhang,L.,具有混合时滞和不确定性的马尔可夫跳跃标准遗传调节网络的鲁棒稳定性分析,神经计算,110,44-50(2013) [16] 李强。;沈,B。;刘,Y。;Alsaadi,F.E.,具有马尔可夫跳跃参数和时变时滞的离散时间随机遗传调控网络的事件触发H_∞状态估计,神经计算,174,912-920(2016) [17] 万,X。;徐,L。;方,H。;Ling,G.,具有马尔可夫跳变延迟和不确定转移概率的离散时间遗传调控网络的鲁棒非脆弱H_∞状态估计,神经计算,154162-173(2015) [18] 卢,L。;邢,Z。;He,B.,具有时变时滞的马尔可夫跳跃遗传调节网络的随机被动性和传递的非均匀采样数据控制,神经计算,171,434-443(2016) [19] 阿里,M.S。;Vadivel,R.,具有马尔可夫跳跃参数和分布时滞的不确定时滞遗传调节网络的分散事件触发指数稳定性,神经过程。莱特。,47, 3, 1219-1252 (2018) [20] 吴,Z。;Shi,P。;苏,H。;Chu,J.,时变时滞离散马尔可夫跳跃神经网络的时滞相关状态估计,亚洲控制杂志,13,6,914-924(2011)·Zbl 1263.93216号 [21] 姚,Y。;梁,J。;Cao,J.,《切换基因调控网络的稳定性分析:平均停留时间方法》,J.Frankl。研究所,348,10,2718-2733(2011)·Zbl 1254.93139号 [22] Yu,T。;刘杰。;曾勇。;张,X。;曾强。;Wu,L.,具有开关参数和时滞的遗传调控网络的稳定性分析,IEEE Trans。神经网络。学习。系统。,29, 7, 3047-3058 (2018) [23] 张伟。;Tang,Y。;吴,X。;Fang,J.-A.,具有时变时滞的切换遗传调控网络的随机稳定性,IEEE Trans。纳米生物科学,13,3,336-342(2014) [24] Hespanha,J.P.,切换线性系统的一致稳定性:拉萨尔不变性原理的扩展,IEEE Trans。自动。控制,49,4,470-482(2004)·Zbl 1365.93348号 [25] 杜博士。;徐,S。;Cockempot,V.,具有持续驻留时间的非线性离散时间切换系统的故障检测,IEEE Trans。模糊系统。,26, 4, 2466-2474 (2018) [26] 施,S。;施,Z。;Fei,Z。;Liu,Z.,具有模式相关持续驻留时间的离散时间切换线性系统的有限时间输出反馈控制,J.Frankl。研究所,355,13,5560-5575(2018)·Zbl 1451.93128号 [27] 张,L。;庄,S。;Shi,P。;Zhu,Y.,具有模式相关持续驻留时间的切换线性系统的基于均匀管的镇定,IEEE Trans。自动。控制,60,11,2994-2999(2015)·Zbl 1360.93625号 [28] Seuret,A。;Gouaisbaut,F。;Fridman,E.,通过一个新的求和不等式实现时变时滞离散时间系统的稳定性,IEEE Trans。自动。控制,60,10,2740-2745(2015)·Zbl 1360.93612号 [29] Zhang,C.-K。;何毅。;江,L。;王庆国。;Wu,M.,通过扩展的互易凸矩阵不等式分析时变时滞离散时间神经网络的稳定性,IEEE Trans。赛博。,47, 10, 3040-3049 (2017) [30] 李毅。;张,X。;Tan,C.,具有时滞的离散时间遗传调控网络的全局指数稳定性分析,亚洲J.Control,15,5,1448-1457(2013)·Zbl 1286.93136号 [31] 杨,F。;张浩,静态递归神经网络的时滞相关稳定性条件:非线性凸组合方法,IET控制理论应用。,8, 14, 1396-1404 (2014) [32] Krishnasamy,R。;Balasubramaniam,P.,基于平均驻留时间方法的具有区间时变时滞的切换遗传调控网络的随机稳定性分析,随机分析。申请。,32, 6, 1046-1066 (2014) ·Zbl 1307.34116号 [33] Wu,L。;Z.Feng。;Lam,J.,具有切换参数和时变时滞的离散时间神经网络的稳定性和同步,IEEE Trans。神经网络。学习。系统。,24, 12, 1957-1972 (2013) 此参考列表基于出版商或数字数学图书馆提供的信息。其项与zbMATH标识符进行启发式匹配,可能包含数据转换错误。在某些情况下,zbMATH Open的数据对这些数据进行了补充/增强。这试图尽可能准确地反映原始论文中列出的参考文献,而不要求完整或完全匹配。