Resumen

En este documento, se investiga la estabilidad asintótica cuadrática de redes neuronales estocásticas de salto Markoviano con diferentes escalas de tiempo y no linealidades que ocurren aleatoriamente. En términos del enfoque de desigualdad de matrices lineales (LMI) y la técnica de proyección de partición de retraso, se derivan criterios de estabilidad dependientes del retraso para las redes neuronales consideradas en casos con o sin la información de las tasas de retraso a través de nuevos funcionales de Lyapunov-Krasovskii. También se obtiene que cuanto más delgado se particiona el retraso, más claramente se puede reducir el conservadurismo. Se presenta un ejemplo con resultados de simulación para mostrar la efectividad del enfoque propuesto.

• Materias:Ecuaciones diferenciales Dinámica de fragmentación Medios porosos Circuito abierto
• Subjects:Differential equations Fragmentation dynamics Porous media Open circuit
• Palabras claves:Estocástico; Salto markoviano; Redes neuronales; Criterios de estabilidad; Tasas de retardo; Lyapunov-Krasovskii;
• Keywords:Stochastic; Markovian jump; Neural networks; Stability criteria; Delay rates; Lyapunov-Krasovskii;