Resumen

En este artículo, se propone una red neural cuántica con función de activación de múltiples capas utilizando la superposición de funciones Sigmoid de múltiples capas y un algoritmo de aprendizaje para ajustar el intervalo cuántico. Sobre esta base, se estudia la estabilidad cuasiuniforme de redes neuronales cuánticas fraccionarias con retardos mixtos. De acuerdo con el orden de dos casos diferentes, las condiciones de estabilidad cuasiuniforme de las redes se establecen utilizando técnicas de análisis de desigualdades matriciales lineales, y se demuestra la suficiencia de las condiciones. Finalmente, la viabilidad de la conclusión se verifica mediante experimentos.

• Materias:Espacios métricos Teoría descompuesta Ecuaciones integrales no lineales Ecuación integral Análisis de simetría
• Subjects:Metric spaces Decomposed theory Nonlinear integral equations Integral equation Symmetry analysis
• Palabras claves:Red neuronal cuántica; Función de activación de múltiples capas; Función sigmoide; Estabilidad; Retardos mixtos; Desigualdad de matriz lineal
• Keywords:Quantum neural network; Multilayer activation function; Sigmoid function; Stability; Mixed delays; Linear matrix inequality