刘帅;赵玲莉;张万丽;杨新松;Alsaadi，Fuad E。 T-S模糊复杂网络的快速固定时间同步。 （英语） Zbl 1470.93149号 非线性分析。，模型。控制 第4期第26页，第597-609页（2021）. 摘要：本文研究T-S模糊复杂网络的快速定时同步。与现有的大多数结果相比，给定的控制方案可以使神经网络更快地与给定的孤立系统同步。通过构造比较系统和应用新的分析技术，建立了快速推导FDT同步的充分条件。为了进行一些比较，还通过设计FDT模糊控制器来实现所考虑CN的FDT同步。给出了数值例子来说明我们的新结果。 引用于三文件 MSC公司： 93D99型 控制系统的稳定性 93立方厘米 模糊控制/观测系统 93B70型 网络控制 关键词：定时同步;复杂网络;T-S模糊系统;T-S模糊控制 PDF格式BibTeX公司 XML格式引用 \textit{S.Liu}等，非线性分析。，模型。控制26，编号4，597--609（2021；Zbl 1470.93149） 全文： 内政部 OA许可证 参考文献： [1] H.Bao，J.Cao，非恒等时滞混沌系统的有限时间广义同步，非线性分析。模型。控制，21（3）：306-3242016，https://doi.org/10。 ·Zbl 1416.93144号 [2] A.L.Barabási，R Albert，《随机网络中尺度的出现》，《科学》，286（5439）：509-512，1999年，https://doi.org/10.1126/science.286.5439.509。 ·Zbl 1226.05223号 [3] A.L.Barabási，H.Jeong，Z.Néda，E.Ravasz，A.Schubert，T.Vicsek，科学合作社会网络的演变，《物理学A》，311（3-4）：590-6142002，https://doi.org/10.1016/S0378-4371（02）00736-7·Zbl 0996.91086号 [4] S.Bowong，F.Kakmeni，一类不确定混沌系统的混沌控制和持续时间，Phys。莱特。A、 316:206-217，2003年，https://doi.org/10.1016/S03759601(03)01152-6. ·Zbl 1031.37071号 [5] J.Cao，R.Li，基于延迟忆阻的递归神经网络的固定时间同步，科学。中国科技。，60(3):032201, 2017,https://doi.org/10.1007网址/s11432-016-0555-2。 [6] D.龚，J.Liu，S.Zhao，基于T-S模糊理论的耦合神经网络混沌同步，国际期刊系统。科学。，46(4):681-689, 2015,https://doi.org/10.1080/ 00207721.2013.795631. ·Zbl 1316.93066号 [7] D.Gong，H.Zhang，Z.Wang，J.Liu，基于T-S模糊理论的具有耦合延迟的复杂网络同步分析，应用。数学。型号。，36(12):6215-6224, 2012, https://doi.org/10.1016/j.pm.2012.01.041。 ·Zbl 1349.93246号 [8] V.T.Haimo，有限时间控制器，SIAM J.Control Optim。，24(4):760-770, 1986. ·Zbl 0603.93005号 [9] H.K.Khalil，J.W.Grizzle，《非线性系统，上鞍河》，新泽西州上鞍河普伦蒂斯·霍尔出版社，2002年·Zbl 1003.34002号 [10] H.Lam，M.Narimani，不完全前提匹配下基于模糊模型控制系统的稳定性分析和性能设计，IEEE Trans。模糊系统。，17(4):949-961, 2009,https://doi.org/10.109/TFUZZ.2008.928600。 [11] C.Li，X.Liao，K.Wong，超混沌的滞后同步及其在安全通信中的应用，混沌、孤子和分形，23（1）：183-1932005，网址：https://doi.org/2016年10月10日/j.chaos.2004.04.025·Zbl 1068.94004号 [12] Y.Liu，X.Wan，E.Wu，X.Yang，F.E.Alsaadi，T.Hayat，具有比例延迟和不连续激活的马尔可夫神经网络的有限时间同步，非线性分析。模型。控制，23（4）:515-5322018，https://doi.org/10.15388/NA.2018。 4.4. ·Zbl 1416.93195号 [13] 陆文伟，刘晓霞，陈涛，关于有限时间和定时间稳定性的注记，神经网络。，81:11-15, 2016,https://doi.org/10.1016/j.neunet.2016.04.011。 ·Zbl 1417.34123号 [14] J.Ni，L.Liu，C.Liu，X.Hu，S.Li，快速定时非奇异终端滑模控制及其在电力系统混沌抑制中的应用，IEEE Trans。电路系统。二、 实验简报，64（2）：151-1552017，https://doi.org/10.1109/TCSII.2016.2551539。 [15] R.Pastor-Satorras，A.Vespignani，无标度网络中的流行病传播，Phys。修订稿。，86:3200-3203, 2001,https://doi.org/10.103/PhysRevLett.86.3200。 [16] A.Polyakov，线性控制系统定时稳定的非线性反馈设计，IEEE Trans。自动化。控制，57（8）：2106-2110，2012，https://doi.org/10.109/TAC2011.2179869·Zbl 1369.93128号 [17] R.Rakkiyappan，N.Sakthivel，使用概率时变延迟钉扎控制的T-S模糊复杂网络的簇同步，复杂性，21（1）：59-772015，https://doi.org/10.1002/cplx.21543。 [18] T.Takagi，M.Sugeno，系统模糊识别及其在建模和控制中的应用，IEEE Trans。系统。曼赛本。，15:116-132, 1985. ·Zbl 0576.93021号 [19] R.Tang，X.Yang，X.Wan，通过非抖振量化控制器实现一类模糊细胞神经网络的有限时间簇同步，神经网络。，113:79-90, 2019, https://doi.org/10.1016/j.cnsns.2019.104893。 ·Zbl 1441.93264号 [20] R.Tang，X.Yang，X.Wan，Y.Zou，Z.Cheng，H.M.Fardoun，通过非抖振量化控制实现具有时滞和脉冲效应的非一致BAM不连续模糊神经网络的有限时间同步，Commun。非线性科学。数字。模拟。，79:104893, 2019, https://doi.org/10.1016/j.cnsns.2019.104893。 ·Zbl 1476.93143号 [21] 唐勇，方建，带混合耦合的高木模糊随机延迟复杂网络的同步，Mod。物理学。莱特。B、 23（20-21）：2429-24472009年，https://doi。org/10.1142/S0217984909020606·Zbl 1180.93062号 [22] F.Wang，J.Wang、K.Wang、C.Hua、Q.Zong，不确定系统的有限时间控制及其在飞行控制中的应用，非线性分析。模型。控制，25（2）：163-1822020，https://doi.org/10.15388/namc.2020.25.16510·Zbl 1447.93049号 [23] Wu Y.，R.Lu，P.Shi，H.Su，Z.Wu，具有部分耦合和T-S模糊节点的复杂网络的采样数据同步，IEEE Trans。模糊系统。，26(2):782-793, 2018, https://doi.org/10.109/TFUZZ.2017.2688490。 [24] Z.Wu，P.Shi，H.Su，J.Chu，基于T-S模糊模型的混沌系统采样数据模糊控制，IEEE Trans。模糊系统。，22(1):153-163, 2014,https://doi.org/10。1109/TFUZZ.2013.2249520。 [25] 谢庆，陈国荣，博尔特，混合混沌同步及其在信息处理中的应用，数学。计算。型号。，35(1):145-163, 2002,https://doi.org/10.1016/S0895-7177（01）00157-1·Zbl 1022.37049号 [26] X.Xiong，X.Yang，J.Cao，R.Tang，基于量化间歇控制的一类混杂系统的有限时间控制，科学。中国科技。，63:192201, 2020,https://doi。org/10007/s11432-018-2727-5。 [27] C.Xu，X.Yang，J.Lu，J.Feng，F.E.Alsaadi，T.Hayat，通过量化间歇钉扎控制实现网络的有限时间同步，IEEE Trans。赛博。，48(10):3021-3027, 2018, https://doi.org/10.1109/TCB.2017.2749248。 [28] Xu Y.，D.Meng，C.Xie，G.You，W.Zhou，一类时滞神经网络的快速定时同步控制，J.Frank。Inst，355:164-1762018年，网址：https://doi.org/2016年10月10日/j.jfranklin.2017.11.006·Zbl 1380.93024号 [29] X.Yang，J.Cao，C.Xu，J.Feng，通过量化控制器实现具有量化耦合的切换动态网络的有限时间镇定，科学。中国科技股份有限公司。，61(2):299-308, 2018, https://doi.org/10.1007/s11431-016-9054-y。 [30] X.Yang，D.W.C.Ho，J.Lu，Q Song，具有不连续子系统和随机耦合延迟的T-S模糊复杂网络的有限时间簇同步，IEEE Trans。模糊系统。，23(6):2302-2316, 2015,https://doi.org/10.109/TFUZZ.2015.2417973。 [31] X.Yang，J.Lam，D.W.C.Ho，Z.Feng，通过非阻塞控制实现具有脉冲效应的复杂网络的固定时间同步，IEEE Trans。自动化。控制，62（11）：5511-55212017，https://doi.org/10.1109/TAC.2017.2691303。 ·Zbl 1390.93393号 [32] X.Yang，X.Li，J.Lu，Z.Cheng，通过混合执行器故障和脉冲效应控制实现具有开关拓扑的时滞复杂网络同步，IEEE Trans。赛博。，50(9):4043-4052, 2020,https://doi.org/10.109/TCYB.2019。2938217 [33] X.Yang，Y.Liu，J.Cao，L.Rutkowski，耦合时滞神经网络与模式相关平均驻留时间切换的同步，IEEE Trans。神经网络学习。系统。，31(12):5483-5496, 2020,https://doi.org/10.109/TNNLS.2020。2968342 [34] X.Yang，X.Wan，Z.Cheng，J.Cao，Y.Liu，L.Rutkowski，通过带执行器故障的量化输出控制实现切换离散时间神经网络的同步，IEEE Trans。神经网络学习。系统。，2020,https://doi.org/10.109/TNNLS.2020。3017171 [35] X.Yang，Z.Yang，具有时变脉冲时滞和随机效应的T-S模糊复杂动态网络的同步，模糊集系统。，235(16):25-43, 2014, https://doi.org/10.1016/j.fss.2013.06.008。 ·Zbl 1315.93055号 [36] X.Yang，Z.Yang，X.Nie，通过延迟脉冲控制实现不连续混沌系统的指数同步及其在安全通信中的应用，Commun。非线性科学。数字。模拟。，19:1529-1543, 2014,https://doi.org/10.1016/j.cnsns。 2013.09.012. ·兹比尔1457.34113 [37] W.Zhang，C.Li，T.Huang，J.Huang.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，Physica A，492:1531-15422018，https://doi.org/10.1016/j.physa.2017.11.079。 ·Zbl 1514.93021号 [38] W.Zhang，C.Li，H.Li，X.Yang，通过定时控制方案实现复杂动态网络的簇随机同步，神经网络。，124:12-19, 2020,https://doi。org/10.1016/j.neunet.2019.12.019·Zbl 1443.93137号 [39] W.Zhang，X.Yang，C.Li，通过连续控制实现复杂网络的固定时间随机同步，IEEE Trans。赛博。，49(8):3099-3104, 2019,网址：https://doi.org/10.1109/TCYB.2018.2839109。 [40] W.Zhang，X.Yang，C.Xu，J.Feng，C.Li，具有时滞和参数不匹配的不连续神经网络的有限时间同步，IEEE Trans。神经网络学习。系统，29（8）：3761-37712018，https://doi.org/10.109/TNNLS.2017.2740431。 [41] Y.Zhou，X.Wan，C.Huang，X.Yang，通过量化间歇控制实现非线性耦合强度动态网络的有限时间随机同步，应用。数学。计算，376:1251572020，https://doi.org/10.1016/j.amc.2020.125157 ·Zbl 1475.93115号 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。