Resumen

En este documento, nos ocupamos de las redes neuronales celulares valuadas en Clifford (CNNs) con retardos discretos. Dado que el álgebra de Clifford es un álgebra asociativa unitaria y su multiplicación es no conmutativa, para superar la dificultad de la no conmutatividad de la multiplicación de los números de Clifford, primero descomponemos la red neuronal valuada en Clifford considerada en sistemas valuados en números reales. En segundo lugar, basándonos en el teorema del punto fijo de Banach, establecemos la existencia y unicidad de soluciones casi periódicas de las redes neuronales consideradas. Luego, mediante el diseño de un controlador novedoso de retroalimentación de estado y la construcción de una función de Lyapunov adecuada, estudiamos la sincronización asintótica global de las redes neuronales consideradas. Por último, se presenta un ejemplo numérico para mostrar la efectividad y viabilidad de nuestros resultados.

• Materias:Modelo de tráfico Sistemas antifrágiles Sistemas multiagente Componentes complejos
• Subjects:Traffic model Anti-fragile systems Multiagent systems Complex components
• Palabras claves:Valores de Clifford; Redes neuronales celulares; Retardos discretos; Sistemas de valores reales; Teorema del punto fijo de Banach; Sincronización asintótica global
• Keywords:Clifford-valued; Cellular neural networks; Discrete delays; Real-valued systems; Banach fixed point theorem; Global asymptotic synchronization