Resumen

Este artículo estudia la estabilidad exponencial global para una clase de redes neuronales de Cohen-Grossberg complejas con perturbaciones impulsivas, tanto con retardos variables en el tiempo como con retardos distribuidos continuamente. En primer lugar, se analiza la existencia y unicidad del punto de equilibrio del sistema utilizando la propiedad correspondiente de la matriz - y el teorema del mapeo homeomórfico. En segundo lugar, se estudia la estabilidad exponencial global del punto de equilibrio del sistema aplicando el método del vector función de Lyapunov y el método de inducción matemática. Las condiciones suficientes establecidas muestran los efectos tanto de los retardos como de la fuerza impulsiva en la tasa de convergencia exponencial. Los resultados obtenidos en este artículo son menos conservadores en comparación con algunos existentes. Finalmente, se presentan tres ejemplos numéricos con resultados de simulación para ilustrar la corrección de los resultados propuestos.

• Materias:Simulación dinámica Toma de decisiones Regresión lineal Cargas controladas Seguridad multimedia
• Subjects:Dynamic simulation Decision making Linear regression Controlled loads Multimedia safety
• Palabras claves:Estabilidad exponencial global; Perturbación impulsiva; Redes neuronales de Cohen-Grossberg de valores complejos; Retardos variables en el tiempo; Retardos distribuidos continuamente; Punto de equilibrio
• Keywords:Global exponential stability; Impulsive disturbance; Complex-valued Cohen-Grossberg neural networks; Time-varying delays; Continuously distributed delays; Equilibrium point