Resumen

Se investiga el problema de la sincronización adaptativa asintótica casi segura (a.s.) para redes neuronales de tipo neutro con perturbación estocástica y conmutación markoviana. En primer lugar, proponemos un nuevo criterio de estabilidad asintótica a.s. para una ecuación diferencial estocástica general de tipo neutro que amplía los resultados existentes. En segundo lugar, basándonos en este criterio de estabilidad, haciendo uso del método funcional de Lyapunov y diseñando un controlador adaptativo, obtenemos una condición de sincronización adaptativa asintótica a.s. para redes neuronales de tipo neutro con perturbación estocástica y conmutación markoviana. La condición de sincronización se expresa como una desigualdad matricial lineal que puede resolverse fácilmente con Matlab. Finalmente, introducimos un ejemplo numérico para ilustrar la efectividad del método y el resultado obtenido en este trabajo.

• Materias:Matemáticas Análisis Matemático Álgebra Ingeniería
• Subjects:mathematics Mathematical Analysis Algebra Engineering
• Palabras claves:sincronización adaptativa asintótica, a.s, tipo, redes neuronales, perturbación estocástica, método funcional de lyapunov, desigualdad matricial lineal, ecuación diferencial estocástica, conmutación markoviana, controlador adaptativo
• Keywords:asymptotic adaptive synchronization, a.s, type, neural networks, stochastic perturbation, lyapunov functional method, linear matrix inequality, stochastic differential equation, markovian switching, adaptive controller