邹利民;彭，杨;冯玉明;涂正文 具有脉冲时间窗和有界增益误差的非线性系统的脉冲控制。 （英语） Zbl 1416.93091号 非线性分析。，模型。控制 23，第1号，40-49（2018）. 摘要：本文建立了脉冲时间窗和增益误差有界的脉冲系统稳定的一个新的充分条件。与现有的一些结果相比，该结果更具普遍性和适用性。最后，给出了一个数值算例来证明我们的结果的有效性。 引用于4文件 MSC公司： 93立方厘米 泛函微分方程控制/观测系统 93立方厘米 控制理论中的非线性系统 关键词：脉冲时间窗;有界增益误差;脉冲控制 PDF格式BibTeX公司 XML格式引用 \textit{L.Zou}等人，《非线性分析》。，模型。控制23，编号1，40-49（2018；Zbl 1416.93091） 全文： 内政部 参考文献： [1] Z.Ai，C.Chen，非线性脉冲控制系统的渐近稳定性分析与设计，非线性分析。，混合系统。，24:244-252, 2017. ·Zbl 1378.34032号 [2] J.Cao，A.Alofi，A.Al-Mazrooei，A.Elaiw，切换区间网络的同步及其在混沌神经网络中的应用，文章摘要。申请。分析。，2013:940573, 2013. 非线性分析。模型。对照，23（1）：40-49 48L。Zou等人。 [3] 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，Inform。科学，60:032201，2017年。 [4] A.Chandrasekar，R.Rakkiyappan，J.Cao，通过多重积分方法实现部分未知转移概率的马尔可夫跳跃随机耦合神经网络的脉冲同步，神经网络。，70:27-38, 2015. ·Zbl 1396.93108号 [5] H.J.Chang，C.H.Moog，A.Astolfi，P.S.Rivadeneira，使用脉冲输入的HIV预防模型的控制系统分析，Biomed。信号处理。控制，13:123-1312014。 [6] F.Chen，H.Wang，C.Li，脉冲时间窗记忆混沌系统的脉冲控制，数学。问题。工程，2015:9273272015·Zbl 1395.94379号 [7] C.Li D.Yang，G.Qiu，具有脉冲时间窗和时变时滞的记忆神经网络的全局指数稳定性，神经计算，171:1021-10262015。 [8] Y.Feng，C.Li，T.Huang，带脉冲时间窗的周期性多状态跳跃脉冲控制系统，神经计算，193:7-132016。 [9] Z.Guan，R.Liao，F.Zhou，H.Wang，《脉冲控制及其在陈氏混沌系统中的应用》，《国际分岔混沌》，12:1191-11972002年·Zbl 1051.93508号 [10] R.A.Horn，C.R.Johnson，《矩阵分析》，剑桥大学出版社，剑桥，1985年·Zbl 0576.15001号 [11] X.Li，S.Song，具有离散和连续分布延迟的递归神经网络周期解的存在性、唯一性和全局稳定性的脉冲控制，IEEE Trans。神经网络学习。系统。，24:868-877，2013年。 [12] 刘明明，江宏，胡春华，具有脉冲时间窗的Cohen-Grossberg神经网络的指数稳定性，离散动态。国家社会，2016:2762960，2016·Zbl 1417.34177号 [13] 卢军，何德伟，曹军，脉冲动力网络的统一同步准则，自动机，46:1215-12212010·Zbl 1194.93090号 [14] J.Lu，J.Kurth，J.Cao，N.Mahdavi，C.Huang，非线性随机动力网络的同步控制：锁定脉冲策略，IEEE Trans。神经网络学习。系统。，23:285-292, 2012. [15] R.Luo，新混沌系统的脉冲控制和同步，Phys。莱特。A、 2008年，372:648-653·Zbl 1217.37033号 [16] T.Ma，具有切换拓扑的多智能体随机脉冲扰动混沌延迟神经网络的同步，神经计算，151:1392-14062015。 [17] 马友友，《脉冲控制与同步》，科学出版社，北京，2016年。 [18] T.Ma，L.Zhang，F.Zhao，Z.Gu，Y.Xu，具有控制增益误差的多智能体非线性系统的脉冲一致性，神经计算，171:293-2982015。 [19] 马天华，赵凤，一类具有有界增益误差的非线性系统的脉冲镇定，中国。物理学。B、 2014年3月23日-108日。 [20] L.Shilnikov，《Chau’s circuit:严格的结果和未来的问题》，《国际分岔混沌》，4:489-5191994年·Zbl 0870.58072号 [21] Q.Song，基于LMI方法的具有时变时滞和一般激活函数的递归神经网络的指数稳定性，神经计算，71:2823-28302008。 [22] 宋振华，王振华，具有混合时滞的脉冲随机Cohen-Grossberg神经网络的稳定性分析，物理A，387:3314-33262008。https://www.mii.vu.lt/NA网站非线性系统的脉冲控制49 [23] 宋庆杰，张，时变时滞脉冲Cohen-Grossberg神经网络的全局指数稳定性，非线性分析。，真实世界应用。，9:500-510, 2008. ·兹比尔1142.34046 [24] 孙建华，张义勇，吴秋秋，洛伦兹系统稳定与同步的脉冲控制，物理学。莱特。A、 298:153-1602002年·Zbl 0995.37021号 [25] H.Wang、S.Duan、T.Huang、C.Li、L.Wang，基于系数积分平均的脉冲时滞神经网络周期解的新存在性和稳定性判据，神经计算，216:587-5952016。 [26] H.Wang、S.Duan、C.Li、L.Wang和T.Huang，具有脉冲时间窗的时滞脉冲泛函微分系统的全局指数稳定性，非线性动力学。，84:1655-1665, 2016. ·Zbl 1354.34036号 [27] 王海平，段思敏，李春丽，王立群，黄涛，脉冲时间窗线性时滞脉冲微分系统的稳定性判据，国际控制自动化杂志。系统。，14:174-180, 2016. [28] X.Wang，C.Li，T.Huang，X.pan，脉冲时间窗非线性系统的脉冲控制与同步，非线性动力学。，78:2837-2845, 2014. ·Zbl 1331.93093号 [29] X.Wang，J.Yu，C.Li，H.Wang，T.Huang，具有脉冲时间窗的随机模糊延迟神经网络的鲁棒稳定性，神经网络。，2015年第67:84-91页·Zbl 1398.34120号 [30] X.Wu，J.Lu，K.Chi，J.Wang，J.Liu，洛伦兹系统族的脉冲控制和同步，混沌孤子分形，31:631-6382007·Zbl 1142.93029号 [31] 熊伟，张德良，曹建军，时变非线性扰动奇异混合耦合网络的脉冲同步，国际系统科学杂志。科学，48:417-4242017年·Zbl 1359.93028号 [32] T.Yang，脉冲控制，IEEE Trans。自动。控制，44:1081-10831999·Zbl 0954.49022号 [33] T.Yang，脉冲控制理论，Springer，柏林，2001年·Zbl 0996.93003号 [34] T.Yang、L.B.Yang、C.M.Yang，洛伦兹系统的脉冲控制，物理D，110:18-241997·Zbl 0925.93414号 [35] X.Yang，J.Cao，具有时滞和一般不确定扰动的不确定复杂网络的混合自适应和脉冲同步，应用。数学。计算，227:480-4932014年·Zbl 1364.93360号 [36] X.Yang、J.Cao、Z.Yang，通过固定脉冲控制器同步时变时滞耦合反应扩散神经网络，SIAM J.Control Optim，51:3486-35102013·Zbl 1281.93052号 [37] X.Yang，C.Li，T.Huang，Q.Song，非线性脉冲分数阶系统的Mittag-lefler稳定性分析，应用。数学。计算，93:416-4222017·Zbl 1411.34023号 [38] F.Yao，J.Cao，P.Cheng，L.Qiu，混合脉冲随机微分系统稳定性和输入-状态稳定性的广义平均驻留时间方法，非线性分析。，混合系统。，22:147-160, 2016. ·Zbl 1351.34073号 [39] Y.Zhou，C.Li，T.Huang，X.Wang，具有脉冲时间窗的Hopfield型神经网络的脉冲稳定与同步，neural。计算。申请。，28:775-82, 2017. 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。