Resumen

Este trabajo trata el problema de la estabilidad asintótica dependiente del retardo para redes neuronales con retardo variable en el tiempo. Se construye una nueva clase de Lyapunov funcional dividiendo el intervalo de retardo para derivar algunos nuevos criterios de estabilidad dependientes del retardo. Los criterios obtenidos son menos conservadores porque se consideran el método de matrices de ponderación libre, un enfoque de optimización convexa y un enfoque mixto de intervalo de retardo divisor. Por último, se ofrecen ejemplos numéricos para ilustrar la eficacia del método propuesto.

• Materias:Análisis Matemático Álgebra Ingeniería Matemática aplicada Lógica matemática
• Subjects:Mathematical Analysis Algebra Engineering Applied Mathematics Mathematical logic
• Palabras claves:enfoque de intervalo de retardo divisor mixto, enfoque de optimización convexa, estabilidad asintótica dependiente, criterios de estabilidad dependientes, retardo, retardo de intervalo, método de matrices, redes neuronales, nueva clase, nuevo retardo
• Keywords:mixed dividing delay interval approach, convex optimization approach, dependent asymptotic stability, dependent stability criteria, delay, interval delay, matrices method, neural networks, new class, new delay