Resumen

Se considera la estimación del estado exponencial de intervalos y la estabilidad exponencial robusta para las redes neuronales de intervalo conmutadas con retardos de tiempo discretos y distribuidos. En primer lugar, combinando las teorías de los sistemas conmutados y las redes neuronales de intervalo, se establece el modelo matemático de las redes neuronales de intervalo conmutadas con retardos de tiempo discretos y distribuidos y el sistema de error de estimación de intervalo. En segundo lugar, aplicando el enfoque funcional de Lyapunov-Krasovskii aumentado y las mediciones de salida disponibles, se demuestra que la dinámica del sistema de error de estimación es globalmente estable de forma exponencial para todos los retardos de tiempo admisibles. Se derivan tanto las condiciones de existencia como la caracterización explícita del estimador deseado en términos de desigualdades matriciales lineales (LMIs). Además, se desarrolla un criterio dependiente del retardo que garantiza la estabilidad exponencial robusta de las redes neuronales de intervalo conmutadas con

• Materias:Ecuaciones diferenciales Método numérico Soluciones múltiples Campos cuadráticos
• Subjects:Differential equations Numerical method Multiple solutions Quadratic fields
• Palabras claves:Intervalo; Exponencial; Estabilidad; Conmutado; Redes neuronales; Retardos en el tiempo
• Keywords:Interval; Exponential; Stability; Switched; Neural networks; Time delays