×
胡红晓;杨文静;丁正涛

随机耦合非线性系统随机有限时间/固定时间同步的反馈控制。 （英语） Zbl 1530.93122号

控制理论技术。 21，第3期，352-362（2023）.

MSC公司：

93B52号 反馈控制
93E15型 控制理论中的随机稳定性
93D40型 有限时间稳定性
93立方厘米 控制理论中的非线性系统

关键词：

随机有限时间同步;随机定时同步;随机稳定时间
PDF格式BibTeX公司 XML格式引用
\textit{H.Hu}等人，《控制理论与技术》。21，第3号，352--362（2023；Zbl 1530.93122）
全文： 内政部

参考文献：

[1] Avena-Koenigsberger，A。；米西奇，B。；Sporns，O.，《复杂大脑网络中的通信动力学》，《自然评论神经科学》，19，17-33（2017）·doi:10.1038/nrn.2017.149
[2] 姜杰。；安，B。；姜瑜。；Lin，D.，社交网络中的上下文软件可靠众包，IEEE系统、人与控制论事务：系统，50，2，617-632（2020）·doi:10.1109/TSMC.2017.2777447
[3] 胡，J。；王，Z。；刘，G-P；Zhang，H.，具有量化测量和不确定内部耦合的时变复杂网络的方差约束递归状态估计，IEEE神经网络和学习系统汇刊，31,61955-1967（2020）·doi:10.10109/TNNLS.20192927554
[4] 卡约提斯属。；Papavassiliou，S.，《复杂网络的宏观恶意软件传播动力学》，IEEE通信快报，19，4，577-580（2015）·doi:10.1109/LCOMM.2015.2399925
[5] 南卡罗来纳州戈尔斯坦。；吉咪·格雷罗；Abusorrah，上午；拉瓦，MJH；巴斯克斯，JC；Rodriguez，J.，《解决电网同步系统中的振幅和相位耦合问题》，IEEE工业电子学报，70，8，8140-8150（2023）·doi:10.1109/TIE.2022.3231274
[6] 王，Z。；Xi，KH；Cheng，AJ，随机扰动下电力系统的同步，自动化，151（2023）·Zbl 1520.93599号 ·doi:10.1016/j.automatica.2023.110884
[7] 刘，D。；Ye，D.，《利用事件触发耦合防止复杂网络中链路攻击的安全同步》，信息科学，628291-306（2023）·Zbl 07830094号 ·doi:10.1016/j.ins.2023.01.077
[8] You，Y.，记忆后marsh-rose神经网络的指数同步，非线性分析：现实应用，73（2023）·Zbl 1518.92022号
[9] 郑，HN；余，NX；Zhu，W.，通过事件触发脉冲控制实现参数失配驱动响应系统的准同步，神经网络，161，1-8（2023）·Zbl 1526.93168号 ·doi:10.1016/j.neunet.2023.01.020
[10] 秦，X。；姜浩。；邱，JL，随机多权重复杂网络固定/预定义时间簇滞后同步的严格间歇量化控制，IEEE电路与系统学报II，158258-271（2023）·Zbl 1525.93388号
[11] 苏，JJ；胡，HX；Xu，LG，随机复杂动态网络滞后准同步的时滞相关脉冲控制，仿真中的数学与计算机，211134-153（2023）·Zbl 07704401号 ·doi:10.1016/j.matcom.2023.04.004
[12] 曹毅。；Wen，S。；陈，MZQ；黄，T。；Zeng，Z.，关于具有时变时滞和滞后信号的切换神经网络反同步的新结果，神经网络，81，52-58（2016）·Zbl 1440.93214号 ·doi:10.1016/j.neunet.2016.05.004
[13] 关，Z-H；岳，D。；胡，B。；李·T。；Liu，F.，通过非周期自适应间歇控制实现耦合遗传调控网络的集群同步，IEEE纳米生物科学汇刊，16，7，585-599（2017）·doi:10.10109/TNB.2017.2738324
[14] 陈，Y。；王，Z。；沈，B。；Dong，H.，通过间歇控制实现延迟动态网络的指数同步：处理致动器饱和，IEEE神经网络和学习系统汇刊，30，41000-10012（2019）·doi:10.1109/TNNLS.2018.2854841
[15] Polyakov，A.，线性控制系统定时稳定的非线性反馈设计，IEEE神经网络和学习系统汇刊，43，2，2106-2110（2012）·Zbl 1369.93128号
[16] 胡，HX；高，B。；Xu，LG，非线性脉冲系统的有限时间和固定时间吸引力，IEEE自动控制汇刊，67，10，5586-5593（2022）·Zbl 07741743号 ·doi:10.1109/TAC.2021.3123237
[17] 刘，X。；曹，J。；于伟（Yu，W.）。；Song，Q.，切换耦合神经网络的非光滑有限时间同步，IEEE控制论汇刊，46，10，2360-2371（2016）·doi:10.1109/TCYB.2015.2477366
[18] 张伟。；杨，X。；徐，C。；冯，J。；Li，C.，具有时滞和不匹配参数的不连续神经网络的有限时间同步，IEEE神经网络和学习系统汇刊，29，8，3761-3771（2018）·doi:10.10109/TNNLS.2017.2740431
[19] 李，J。；魏，G。；丁·D。；Li，Y.，带测量删失的时变系统概率有限时间控制，富兰克林研究所学报，356，4，1677-1694（2019）·Zbl 1409.93044号 ·doi:10.1016/j.jfranklin.2018.07.010
[20] 李，YY；张杰。；卢，JQ；Lou，JG，部分通信信道故障下复杂网络的有限时间同步，信息科学，634539-549（2023）·Zbl 07832120号 ·doi:10.1016/j.ins.2023.03.077
[21] Liu，X.，&Chen，T.（2018）。有或无固定控制的有限时间和固定时间集群同步。IEEE控制论汇刊，48（1），240-252。
[22] 吉，G。；胡，C。；余，J。；Jiang，H.，不连续复杂网络的有限时间和固定时间同步：统一控制框架设计，富兰克林研究所学报，355，11，4665-4685（2018）·Zbl 1390.93105号 ·doi:10.1016/j.jfranklin.2018.04.026
[23] Liang，T。；张，WL；Yang，DG，具有随机扰动和有限通信的交换双工网络的固定时间同步，非线性科学和数值模拟中的通信，121（2023）·Zbl 1511.94007号 ·doi:10.1016/j.cnsns.2023.107227
[24] Mao，X.，随机微分方程及其应用（1997），奇切斯特：霍伍德，奇切斯·Zbl 0892.60057号
[25] Wu，Y。；陈，B。；Li，W.，基于离散时间状态观测的反馈控制随机耦合系统同步，非线性分析：混合系统，26，68-85（2017）·Zbl 1373.93316号
[26] 刘，Y。；朱，C。；朱，D。；Li，W.，通过离散时间状态反馈控制实现网络上具有时变耦合结构的随机耦合系统的同步，神经计算，285104-116（2018）·doi:10.1016/j.neucom.2018.01.035
[27] 张，WL；Yang，XS，通过连续控制实现复杂网络的固定时间随机同步，IEEE控制论汇刊，49，3099-3104（2019）·doi:10.1109/TCYB.2018.2839109
[28] Yu，X。；尹，JL；Khoo，SY，随机非线性系统有限时间稳定性的广义lyapunov准则，Automatica，107183-189（2019）·Zbl 1429.93411号 ·doi:10.1016/j.automatica.2019.05.048
[29] 李，MY；Shuai，Z.，网络上微分方程耦合系统的全局稳定性问题，微分方程杂志，248，1，1-20（2010）·Zbl 1190.34063号 ·doi:10.1016/j.jd.2009.09.003
[30] 杨，XS；Cao，JD，复杂网络的有限时间随机同步，应用数学建模，34361-3641（2010）·Zbl 1201.37118号 ·doi:10.1016/j.apm.2010.03.012
[31] 张伟。；李，C。；黄，T。；Huang，J.，具有非相同节点和随机噪声扰动的复杂网络的固定时间同步，物理A：统计力学及其应用，4921531-1542（2018）·Zbl 1514.93021号 ·doi:10.1016/j.physa.2017.11.079
[32] 孙，Y。；李伟（Li，W.）。；Zhao，D.，具有不同拓扑结构的两个复杂动态网络之间的有限时间随机外部同步，Chaos，22（2012）·Zbl 1331.34097号 ·doi:10.1063/1.4731265
[33] 李，H。；胡，C。；姜浩。；滕，Z。；姜瑜，通过周期性间歇钉扎控制实现分数阶复杂动力学网络的同步，混沌、孤子与分形，103，357-363（2017）·Zbl 1375.93060号 ·doi:10.1016/j.chaos.2017.06.025
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。