Resumen

En este artículo se ha discutido el análisis del comportamiento dinámico para una clase de redes neuronales conmutadas de valores complejos con incertidumbres en los parámetros del intervalo y perturbaciones de impulso. Se han obtenido condiciones suficientes para garantizar la existencia, unicidad y estabilidad exponencial robusta global del punto de equilibrio utilizando el teorema de mapeo de homomorfismo, el método de función de Lyapunov escalar, el método de tiempo promedio de residencia y la teoría de matrices M. Dado que no hay resultados sobre el problema de estabilidad de redes neuronales conmutadas definidas en el dominio de los números complejos, los resultados de estabilidad que describimos en este artículo generalizan los existentes. La efectividad de los resultados propuestos se ilustra con un ejemplo numérico.

• Materias:Big Data Restricciones distribuidas Algoritmo de inferencia Gestión administrativa
• Subjects:Big Data Distributed constraints Inference algorithm Administrative management
• Palabras claves:Análisis del comportamiento dinámico; Redes neuronales conmutadas de valores complejos; Incertidumbres de parámetros de intervalo; Perturbación de impulso; Estabilidad exponencial robusta global; Teorema de mapeo de homomorfismo
• Keywords:Dynamic behavior analysis; Switched complex-valued neural networks; Interval parameter uncertainties; Impulse disturbance; Global robust exponential stability; Homomorphism mapping theorem