Resumen

Se propone una nueva ley de entrenamiento robusta, llamada ley de entrenamiento estable de entrada/salida al estado (IOSSTL), para redes neuronales dinámicas con perturbación externa. Basado en la formulación de desigualdad de matrices lineales (LMI), se presenta el IOSSTL para garantizar no solo la estabilidad exponencial, sino también reducir el efecto de una perturbación externa. Se muestra que el IOSSTL puede obtenerse resolviendo la LMI, lo cual puede facilitarse fácilmente utilizando algunos paquetes numéricos estándar. Se presentan ejemplos numéricos para demostrar la validez del IOSSTL propuesto.

• Materias:Controlabilidad Reacción de radiación Sistemas retardados Ecuaciones parabólicas Espacios dimensionales
• Subjects:Controllability Radiation reaction Delayed systems Parabolic equations Dimensional spaces
• Palabras claves:Ley de entrenamiento propuesta; Ley de entrenamiento de entrada/salida-estado estable; Redes neuronales dinámicas; Perturbación externa; Formulación de desigualdad de matrices lineales; Estabilidad exponencial
• Keywords:Proposed training law; Input/output-to-state stable training law; Dynamic neural networks; External disturbance; Linear matrix inequality formulation; Exponential stability