Resumen

Debido a la excelente capacidad de aproximación, el método de control basado en redes neuronales se utiliza para lograr el consenso adaptativo de sistemas multiagente no lineales de orden fraccionario con incertidumbre y perturbaciones externas. El término no lineal desconocido y el término de perturbación externa en los sistemas se compensan utilizando el método de redes neuronales de función de base radial, se diseña una ley de adaptación de orden fraccionario correspondiente para aproximar la matriz de pesos ideal de la red neuronal de los términos no lineales desconocidos, y finalmente se diseña una ley de control. Según la función candidata de Lyapunov diseñada y la teoría fraccional, se demuestra la estabilidad de los sistemas, y el consenso adaptativo puede garantizarse mediante el uso de la ley de control diseñada. Finalmente, se muestran dos simulaciones para ilustrar la validez de los resultados obtenidos.

• Materias:Big Data Restricciones distribuidas Algoritmo de inferencia Gestión administrativa
• Subjects:Big Data Distributed constraints Inference algorithm Administrative management
• Palabras claves:Redes neuronales; Consenso adaptativo; Orden fraccional; Sistemas no lineales; Función de base radial; Perturbación externa
• Keywords:Neural networks; Adaptive consensus; Fractional-order; Nonlinear systems; Radial basis function; External disturbance