Resumen

Este trabajo analiza la pasividad para un conjunto de redes neuronales de reacción-difusión con saltos de Markov limitadas por retardos variables en el tiempo bajo condiciones de frontera de Dirichlet y Neumann, respectivamente, en las que los saltos de Markov se utilizan para describir las variaciones entre los parámetros del sistema. Para superar algunas dificultades originadas por términos de derivadas parciales, se propone el funcional de Lyapunov-Krasovskii que introduce un nuevo término integral y también se adoptan algunas técnicas de desigualdad para obtener las condiciones de estabilidad dependientes del retardo en términos de desigualdades matriciales lineales, lo que garantiza que las redes neuronales diseñadas satisfacen el rendimiento especificado de pasividad. Finalmente, se verifican las ventajas y la efectividad de los resultados obtenidos mediante la presentación de dos ejemplos ilustrativos.

• Materias:Virus informático Entropía del gráfico Modelo epidémico Modelo de optimización Modelos conceptuales
• Subjects:Computer virus Entropy of the graph Epidemic model Optimization model Conceptual models
• Palabras claves:Trabajo; Pasividad; Saltos de Markov; Redes neuronales de reacción-difusión; Retardos; Condiciones de estabilidad
• Keywords:Work; Passivity; Markov jumping; Reaction-diffusion neural networks; Delays; Stability conditions