Resumen

El problema de estimación de estado se investiga para redes neuronales con retardo de fuga y retardo variable, así como para funciones de activación generales. Mediante la construcción de funcionales de Lyapunov-Krasovskii adecuados y el uso de técnicas de desigualdades de matrices, se desarrolla una condición de desigualdades de matrices lineales (LMIs) dependiente del retardo para estimar el estado de la neurona con algunas mediciones de salida observadas, de modo que el sistema de error-estado sea globalmente asíntoticamente estable. Se presenta un ejemplo para mostrar la efectividad del criterio propuesto.

• Materias:Ecuaciones diferenciales Dinámica de fragmentación Medios porosos Circuito abierto
• Subjects:Differential equations Fragmentation dynamics Porous media Open circuit
• Palabras claves:Redes neuronales; Retardo de filtración; Retardo variable en el tiempo; Funciones de activación; Funcionales de Lyapunov-Krasovskii; Desigualdades matriciales lineales
• Keywords:Neural networks; Leakage delay; Time-varying delay; Activation functions; Lyapunov-Krasovskii functionals; Linear matrix inequalities