Resumen

Este documento trata sobre la antisincronización en tiempo predefinido para dos redes neuronales caóticas diferentes. En primer lugar, se propone un teorema de estabilidad en tiempo predefinido basado en la función de Lyapunov. Con la ayuda de la definición de tiempo predefinido, es conveniente establecer una relación directa entre la ganancia de ajuste del sistema y el tiempo de estabilización fijo. Luego, la antisincronización se logra entre dos redes neuronales caóticas diferentes a través del diseño de una función de Lyapunov de control activo. El controlador diseñado presenta la ventaja práctica de que el límite superior mínimo para el tiempo de establecimiento se puede definir explícitamente durante el diseño del control. Con la ayuda del controlador diseñado, los errores de antisincronización convergen dentro de un período de tiempo predefinido. Se presentan simulaciones numéricas para mostrar la confiabilidad del método propuesto.

• Materias:Big Data Gestión de riesgos Administración de información Red neuronal Teoría de redes
• Subjects:Big Data Risk management Information management Neural network Network Theory
• Palabras claves:Papel; Antisincronización; Redes neuronales caóticas; Tiempo predefinido; Función de Lyapunov; Controlador
• Keywords:Paper; Antisynchronization; Chaotic neural networks; Predefined time; Lyapunov function; Controller