Resumen

Se consideran las redes neuronales de valores complejos con retardos variables en el tiempo no acotados. Al construir funcionales de Lyapunov-Krasovskii apropiados y emplear el método de matriz de ponderación libre, se establecen varios criterios dependientes del retardo para verificar la -estabilidad global de las redes neuronales de valores complejos abordadas en desigualdades matriciales lineales (LMI), que pueden verificarse numéricamente utilizando la eficaz caja de herramientas LMI en MATLAB. Se presentan dos ejemplos con simulaciones para mostrar la efectividad y menor conservadurismo de los criterios propuestos.

• Materias:Ecuaciones diferenciales Ecuaciones integrales Variables independientes Sistemas dinámicos Combinaciones convexas
• Subjects:Differential equations Integral equations Independent variables Dynamic systems Convex combinations
• Palabras claves:Redes neuronales; Retardos variables en el tiempo; Funcionales de Lyapunov-Krasovskii; Método de matriz de ponderación libre; Estabilidad; MATLAB.
• Keywords:Neural networks; Time-varying delays; Lyapunov-Krasovskii functionals; Free weighting matrix method; Stability; MATLAB.