Resumen

En este artículo, se discute el problema de estabilización en tiempo finito para redes neuronales de Cohen-Grossberg con memristores y retraso variable. Utilizando la novedosa teoría del punto fijo de mapas de valores establecidos, se establece el teorema de existencia del punto de equilibrio. Para lograr la estabilización en tiempo finito, se diseñan dos tipos diferentes de controladores de retroalimentación de estado discontinuos, ya sea incluyendo retraso variable. Basándose en el marco extendido de Filippov y dos tipos diferentes de métodos, ya sea utilizando la teoría de estabilidad en tiempo finito, se proponen algunas condiciones suficientes novedosas y el límite superior del tiempo de asentamiento para la estabilización en tiempo finito. Finalmente, se presentan dos ejemplos numéricos para demostrar la validez de los resultados teóricos.

• Materias:Big Data Restricciones distribuidas Algoritmo de inferencia Gestión administrativa
• Subjects:Big Data Distributed constraints Inference algorithm Administrative management
• Palabras claves:Papel; Estabilización en tiempo finito; Redes neuronales de Cohen-Grossberg memristivas; Retardo variable en el tiempo; Punto de equilibrio; Controladores de retroalimentación de estado
• Keywords:Paper; Finite-time stabilization; Memristive Cohen-Grossberg neural networks; Time-varying delay; Equilibrium point; State feedback controllers