Resumen

Basándose en el uso de una función de Lyapunov adecuada y las propiedades de la matriz menos, se obtienen condiciones suficientes para la sincronización completa de redes neuronales no autónomas de Cohen-Grossberg acopladas bidireccionalmente. Los métodos para discutir la sincronización evitan el sistema de error complicado de las redes neuronales de Cohen-Grossberg. Se presentan dos ejemplos numéricos para mostrar la efectividad del método de sincronización propuesto.

• Materias:Ecuaciones diferenciales Método numérico Soluciones múltiples Campos cuadráticos
• Subjects:Differential equations Numerical method Multiple solutions Quadratic fields
• Palabras claves:Función de Lyapunov; Matriz negativa; Sincronización; Acoplado bidireccionalmente; No autónomo; Redes neuronales de Cohen-Grossberg
• Keywords:Lyapunov function; -matrix; Synchronization; Bidirectional coupled; Nonautonomous; Cohen-grossberg neural networks