Resumen

En este artículo, se investiga el problema de sincronización global para una clase de redes neuronales de orden fraccional con retardos temporales. Teniendo en cuenta tanto un mejor rendimiento de control como el ahorro de energía, hacemos el primer intento de introducir un enfoque de muestreo de datos centralizado para caracterizar la estrategia de diseño de sincronización. Se proporciona un criterio suficiente bajo el cual las redes neuronales acopladas basadas en la relación de conducción-respuesta pueden lograr la sincronización global. Cabe destacar que, mediante el uso del principio de muestreo de datos centralizado, la técnica tipo Lyapunov de orden fraccional y la regla de Leibniz de orden fraccional, el controlador diseñado funciona muy bien. Se presentan dos ejemplos numéricos para ilustrar la eficiencia del esquema propuesto de muestreo de datos centralizado.

• Materias:Sistemas multiagente Dinámica de interacción Simulación de comportamientos Ecuaciones diferenciales estocásticas Dinámica caótica
• Subjects:Multiagent systems Interaction dynamics Behavioral simulation Stochastic differential equations Chaotic dynamics
• Palabras claves:Sincronización global; Redes neuronales de orden fraccional; Retardos temporales; Enfoque centralizado de muestreo de datos; Estrategia de diseño de sincronización; Técnica tipo Lyapunov
• Keywords:Global synchronization; Fractional-order neural networks; Time delays; Centralized data-sampling approach; Synchronization design strategy; Lyapunov-like technique