Resumen

Este artículo investiga el problema de estabilidad exponencial cuadrática media de una clase de redes neuronales de valores complejos con perturbaciones estocásticas y retardos mixtos que incluyen tanto retardos variables en el tiempo como retardos distribuidos continuamente. Bajo diferentes condiciones de suposición con respecto al término de perturbación estocástica en comparación con las existentes, se derivan algunas condiciones suficientes para asegurar la estabilidad exponencial cuadrática media del punto de equilibrio del sistema basado en el método de función de Lyapunov vectorial y el teorema diferencial-integral. Los resultados obtenidos no solo generalizan los existentes, sino que también reducen el conservadurismo de los resultados de estabilidad previos sobre redes neuronales de valores complejos con perturbaciones estocásticas. Se presentan dos ejemplos numéricos con resultados de simulación para verificar la viabilidad de los resultados propuestos.

• Materias:Modelo de tráfico Sistemas antifrágiles Sistemas multiagente Componentes complejos
• Subjects:Traffic model Anti-fragile systems Multiagent systems Complex components
• Palabras claves:Papel; Estabilidad exponencial cuadrática media; Redes neuronales de valores complejos; Perturbación estocástica; Retardos mixtos; Punto de equilibrio
• Keywords:Paper; Mean square exponential stability; Complex-valued neural networks; Stochastic disturbance; Mixed delays; Equilibrium point