Resumen

Se considera la sincronización proyectiva generalizada (GPS) entre dos redes neuronales diferentes con acoplamiento no lineal y retardos temporales mixtos. Se diseñan varios tipos de controladores de retroalimentación no lineal para lograr la GPS entre estas dos redes neuronales diferentes. Algunos resultados para la GPS de estas redes neuronales se demuestran teóricamente utilizando la teoría de estabilidad de Lyapunov y el principio de invarianza de LaSalle. Además, mediante comparaciones, determinamos un controlador no lineal óptimo entre varios y proporcionamos una ley de actualización adaptativa para el mismo. Se proporcionan simulaciones por computadora para mostrar la efectividad y viabilidad de los métodos propuestos.

• Materias:Polinomios Ecuaciones dinámicas Ecuaciones diferenciales Ecuaciones funcionales
• Subjects:Polynomials Dynamic equations Differential equations Functional equations
• Palabras claves:Redes neuronales; Sincronización proyectiva generalizada; Acoplamiento no lineal; Retardos temporales; Controladores de retroalimentación; Teoría de estabilidad de Lyapunov
• Keywords:Neural networks; Generalized projective synchronization; Nonlinear coupling; Time delays; Feedback controllers; Lyapunov stability theory