Resumen

Este artículo investiga la sincronización global en un conjunto de redes neuronales acopladas con retardos variables en el tiempo y retardos distribuidos no acotados. En las redes neuronales acopladas, se considera la eficiencia de transmisión limitada entre los nodos acoplados, lo cual hace que el modelo sea más práctico. Basándose en una desigualdad integral novedosa y en el método funcional de Lyapunov, se derivan criterios de sincronización suficientes. Los criterios de sincronización derivados se formulan mediante desigualdades matriciales lineales (LMIs) y pueden ser fácilmente verificados utilizando la Caja de herramientas LMI de Matlab. Se muestra que, cuando algunas de las eficiencias de transmisión están limitadas, la dinámica del estado sincronizado es diferente de la de los nodos aislados. Además, la eficiencia de transmisión y las matrices de acoplamiento interno entre nodos desempeñan roles importantes en el estado sincronizado final. La derivada del retardo variable en el tiempo puede ser cualquier valor dado,

• Materias:Ecuaciones diferenciales Dinámica de fragmentación Medios porosos Circuito abierto
• Subjects:Differential equations Fragmentation dynamics Porous media Open circuit
• Palabras claves:Investiga; Sincronización global; Redes neuronales; Retardos variables en el tiempo; Eficiencia de transmisión; Estado sincronizado
• Keywords:Investigates; Global synchronization; Neural networks; Time-varying delays; Transmission efficiency; Synchronized state