Resumen

En este artículo, se investiga el problema de sincronización en tiempo fijo para una clase de redes neuronales memristivas con funciones de activación de neuronas discontinuas y retardos mixtos variables en el tiempo. Con la ayuda de la teoría de estabilidad en tiempo fijo, bajo el marco de la solución de Filippov y la teoría de inclusión diferencial, se obtienen varios criterios suficientes nuevos y útiles para la sincronización en tiempo fijo mediante el diseño de dos tipos de controladores energéticamente eficientes y simples para los sistemas considerados. En comparación con el controlador tradicional de sincronización en tiempo fijo, los controladores utilizados en este artículo solo tienen un término de exponente de potencia, que es una función del error de estado del sistema en lugar de una constante. Además, se mejoran especialmente algunos trabajos relevantes anteriores. Finalmente, se presentan dos ejemplos numéricos para mostrar la corrección y efectividad de los resultados teóricos obtenidos.

• 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:Papel; Sincronización en tiempo fijo; Redes neuronales memristivas; Funciones de activación de neuronas discontinuas; Retardos variables en el tiempo; Teoría de estabilidad; Solución de Filippov; Teoría de inclusión diferencial; Controladores de ahorro de energía; Controladores simples; Término exponencial de potencia; Error de estado del sistema; Ejemplos numéricos
• Keywords:Paper; Fixed-time synchronization; Memristive neural networks; Discontinuous neuron activation functions; Time-varying delays; Stability theory; Filippov solution; Differential inclusion theory; Energy-saving controllers; Simple controllers; Power exponent term; System state error; Numerical examples