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Finite-time stability of solutions for non-instantaneous impulsive systems and application to neural networks

脉冲(物理) 沉降时间 控制理论(社会学) 李雅普诺夫函数 数学 人工神经网络 脉冲响应 区间(图论) 应用数学 计算机科学 数学分析 非线性系统 阶跃响应 物理 人工智能 量子力学 组合数学 工程类 控制工程 控制(管理)
作者
Hao Deng,Chuandong Li,Yinuo Wang,Hongjuan Wu
出处
期刊:Neurocomputing [Elsevier BV]
卷期号:537: 1-11 被引量:8
标识
DOI:10.1016/j.neucom.2023.02.056
摘要

This work extends the finite-time stability (FTS) results to non-instantaneous impulsive time-varying systems on the basis of general impulsive systems via Lyapunov theory. The impacts of impulse numbers, impulse time sequences and impulse amplitudes on FTS and settling-time estimation are discussed. The effects of different types of impulses on settling-time are discussed when the impulse number is known or pre-given. The average impulsive interval is introduced to extend the above results to the case when the impulse number is unknown, and the derivative of Lyapunov function is allowed to be indefinite instead of being negative definite or semi-negative definite. Moreover, the theoretical results are applied to non-instantaneous impulsive neural networks. Finally, we provide two numerical examples to demonstrate the effectiveness and feasibility of the obtained results.

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