Resumen

Se investiga la estabilidad robusta exponencial global para una clase de redes neuronales de reacción-difusión de Cohen-Grossberg (CGNNs) con retardos constantes, esta red neuronal contiene parámetros inciertos invariantes en el tiempo cuyos valores son desconocidos pero acotados en conjuntos compactos dados. Empleando el método de función de Lyapunov, se obtienen varias nuevas condiciones suficientes para garantizar la estabilidad robusta exponencial global del punto de equilibrio para la red neuronal de reacción-difusión CGNN con retardos. Estas condiciones suficientes dependen de los términos de reacción-difusión, lo cual es una característica sobresaliente que distingue la presente investigación de la investigación previa sobre redes neuronales con retardos y reacción-difusión. Se presentan dos ejemplos para mostrar la efectividad de los resultados obtenidos.

• Materias:Sistema de ecuaciones Conjuntos de Julia Métodos espectrales Valor límite
• Subjects:System of equations Julia sets Spectral methods Boundary value
• Palabras claves:Global; Exponencial; Estabilidad robusta; Reacción-difusión; Red neuronal; Retardos en el tiempo
• Keywords:Global; Exponential; Robust stability; Reaction-diffusion; Neural network; Time-delays