Resumen

Este estudio discute el problema de sincronización para redes neuronales con retardos y parámetros de salto semi-markovianos. Con el apoyo de la desigualdad de Jensen y la desigualdad integral basada en Writinger, se construyó una función de Lyapunov-Krasovskii adecuada, y se derivó un criterio de sincronización para el sistema considerado en forma de LMI. Para hacer frente a las incertidumbres del sistema, se tuvo en cuenta el controlador no frágil. Además, se utilizó un controlador de datos muestreados para mejorar la eficacia del uso del ancho de banda. Con el fin de lograr los beneficios de ambas técnicas de control, se consideró el controlador no frágil de datos muestreados para la sincronización de redes neuronales con saltos semi-markovianos y para asegurar que el sistema de error sea asintóticamente estable. Por último, se presentan simulaciones numéricas para validar la técnica propuesta.

• Materias:Internet de las cosas Algoritmo iterativo Algoritmo de evaluación Viga viscoelástica Lenguaje de programación
• Subjects:Internet of things Iterative algorithm Evaluation algorithm Viscoelastic beam Programming language
• Palabras claves:Estudio; Sincronización; Redes neuronales; Funcional de Lyapunov-Krasovskii; LMIs; Controlador no frágil
• Keywords:Study; Synchronization; Neural networks; LyapunovKrasovskii functional; LMIs; Nonfragile controller