Resumen

Consideramos una clase de redes neuronales recurrentes estocásticas con retardos, con parámetros distribuidos y saltos markovianos. Se asume que los coeficientes en estas redes neuronales pertenecen a matrices de intervalo. Se derivan varias condiciones suficientes que garantizan una estabilización exponencial robusta utilizando control intermitente periódico y funcional de Lyapunov. Los resultados obtenidos son muy fáciles de verificar e implementar, y mejoran los resultados existentes. Finalmente, se presenta un ejemplo con simulaciones numéricas para ilustrar los criterios presentados.

• Materias:Ecuaciones diferenciales Ecuaciones integrales Variables independientes Sistemas dinámicos Combinaciones convexas
• Subjects:Differential equations Integral equations Independent variables Dynamic systems Convex combinations
• Palabras claves:Estocástico; Retraso; Redes neuronales recurrentes; Parámetros distribuidos; Saltos de Markov; Estabilización exponencial robusta
• Keywords:Stochastic; Delay; Recurrent neural networks; Distributed parameters; Markovian jumping; Robust exponential stabilization