Resumen

Se investiga el problema de la estabilidad para una clase de redes neuronales estocásticas con retardos temporales en los términos de fuga. A diferencia de la literatura previa, nos preocupa la estabilidad casi segura. Utilizando el principio del invariante de LaSalle de ecuaciones diferenciales estocásticas con retardos, su fórmula y la teoría del análisis estocástico, se derivan algunas condiciones suficientes novedosas para garantizar la estabilidad casi segura del punto de equilibrio. En particular, el operador infinitesimal débil de las funciones de Lyapunov en este artículo no necesita ser negativo, lo cual es necesario en el estudio de la estabilidad tradicional por momentos. Finalmente, se proporcionan dos ejemplos numéricos y sus simulaciones para mostrar la efectividad de los resultados teóricos y demostrar que los retardos temporales en los términos de fuga contribuyen a la estabilidad de las redes neuronales estocásticas.

• Materias:Ecuación pseudoparabólica Dimensión fractal Virus informático Redes dinámicas Sistemas diferenciales
• Subjects:Pseudoparabolic equation Fractal dimension Computer virus Dynamic networks Differential systems
• Palabras claves:Estabilidad; Redes neuronales estocásticas; Retardos temporales; Estabilidad casi segura; Principio invariante de LaSalle; Punto de equilibrio
• Keywords:Stability; Stochastic neural networks; Time delays; Almost sure stability; LaSalle invariant principle; Equilibrium point