Resumen

En este trabajo, nos centramos en la sincronizacin robusta en tiempo fijo para redes neuronales discontinuas (NNs) con retardos y acoplamientos hbridos bajo perturbaciones inciertas, donde el crecimiento de las funciones de activacin discontinuas est gobernado por un polinomio cuadrtico. Se disean nuevos controladores de retroalimentacin de estado, que incluyen trminos integrales y factores discontinuos. Mediante el mtodo funcional de Lyapunov-Krasovskii y la tcnica de anlisis de desigualdades, se abordan, en trminos de desigualdades matriciales lineales (LMI), algunos criterios suficientes para que las redes puedan realizar la sincronizacin robusta en tiempo fijo. Adems, el lmite superior del tiempo de estabilizacin, que es independiente de los valores iniciales, puede determinarse de antemano a cualquier valor deseado mediante la configuracin de los parmetros de la ley de control propuesta. Por ltimo, se presentan dos ejemplos para ilustrar la validez de los resultados tericos.

• Materias:Algebra Algoritmos (Matemáticas) Ingeniería Lógica matemática Matemáticas
• Subjects:Algebra Agorithms (Math) Engineering Mathematical logic mathematics
• Palabras claves:Sincronización robusta en tiempo fijo; redes neuronales discontinuas; retardos; acoplamientos híbridos; perturbaciones inciertas; controladores con retroalimentación de estado.
• Keywords:robust fixed-time synchronization; discontinuous neural networks; delays; hybrid couplings; uncertain disturbances; state-feedback controllers