Resumen

Combinando las teorías de los sistemas conmutados y las redes neuronales de intervalo, se presenta el modelo matemático de las redes neuronales de intervalo conmutadas con retardos discretos y distribuidos variables en el tiempo de tipo neuronal. Se utiliza un conjunto de redes neuronales de intervalo de incertidumbre de parámetros con retardos discretos y distribuidos variables en el tiempo de tipo neuronal como subsistema individual, y se asume una regla de conmutación arbitraria para coordinar la conmutación entre estas redes. Aplicando el enfoque funcional Lyapunov-Krasovskii aumentado y las técnicas de desigualdad matricial lineal (LMI), se consigue un criterio dependiente del retardo para garantizar que dichas redes neuronales de intervalo conmutadas sean globalmente estables de forma asintóticamente robusta en términos de LMI. La matriz de ganancia desconocida se determina resolviendo esta LMI dependiente del retardo. Finalmente, se presenta un ejemplo ilustrativo para demostrar la validez de los resultados teóricos.

• Materias:Análisis Matemático Álgebra Ingeniería Matemática aplicada Lógica matemática
• Subjects:Mathematical Analysis Algebra Engineering Applied Mathematics Mathematical logic
• Palabras claves:redes neuronales, intervalo, tipo neuronal, regla de conmutación arbitraria, incertidumbre de los parámetros de intervalo, desigualdad matricial lineal, matriz de ganancia desconocida, retardos, tiempo, lmis dependiente
• Keywords:neural networks, interval, neural type, arbitrary switching rule, interval parameter uncertainty, linear matrix inequality, unknown gain matrix, delays, time, dependent lmis