Resumen

En este trabajo se investiga la estabilidad robusta de las redes neuronales de Hopfield de orden fraccionario con parámetros inciertos. Para tal sistema neuronal, su existencia, unicidad, y la estabilidad global Mittag-Leffler del punto de equilibrio se analizan mediante el empleo de funciones de Lyapunov adecuadas. Basándose en el método directo de Lyapunov de orden fraccionario, se proponen las condiciones suficientes para la estabilidad robusta de las redes estudiadas. Además, se discute la sincronización robusta y la cuasi-sincronización entre la clase de redes neuronales. Además, se dan algunos ejemplos numéricos para mostrar la eficacia de nuestros resultados teóricos obtenidos.

• Materias:Matemáticas Análisis Matemático Álgebra Ingeniería Lógica matemática
• Subjects:mathematics Mathematical Analysis Algebra Engineering Mathematical logic
• Palabras claves:redes neuronales, estabilidad robusta, método directo de lyapunov, tal sistema neuronal, funcionales de lyapunov adecuadas, estabilidad de leffler, punto de equilibrio, mittag global, ejemplos numéricos, orden hopfield
• Keywords:neural networks, robust stability, lyapunov direct method, such neural system, suitable lyapunov functionals, leffler stability, equilibrium point, global mittag, numerical examples, order hopfield