Resumen

Estudiamos el impacto del ruido estocástico y la incertidumbre de las matrices de pesos de conexión en la estabilidad exponencial global de las redes neuronales híbridas BAM con términos de difusión de reacción. Dadas las redes neuronales híbridas BAM globalmente estables exponencialmente con términos de difusión de reacción, la cuestión a tratar aquí es cuánta incertidumbre de ruido estocástico y de matrices de pesos de conexión pueden tolerar las redes neuronales manteniendo la estabilidad exponencial global. El umbral superior de ruido estocástico y la incertidumbre de las matrices de pesos de conexión se define mediante el uso de las ecuaciones trascendentales. Encontramos que las redes neuronales BAM híbridas perturbadas con términos de difusión de reacción preservan la estabilidad exponencial global si la intensidad tanto del ruido estocástico como de la incertidumbre de las matrices de pesos de conexión es menor que el umbral superior definido. También se proporciona un ejemplo numérico para ilustrar la conclusión teórica.

• Materias:Matemáticas Análisis Matemático Álgebra Ingeniería
• Subjects:mathematics Mathematical Analysis Algebra Engineering
• Palabras claves:estabilidad exponencial global, términos de difusión de reacción, redes neuronales, matrices de pesos de conexión incertidumbre, ruido estocástico, umbral superior, matrices de pesos de conexión incertidumbre, matrices de pesos de conexión, mucho ruido estocástico, bam híbrido perturbado
• Keywords:global exponential stability, reaction diffusion terms, neural networks, connection weights matrices uncertainty, stochastic noise, upper threshold, connection weight matrices uncertainty, connection weights matrices, much stochastic noise, perturbed hybrid bam