Resumen

En este artículo, investigamos el problema de sincronización exponencial de redes neuronales memristivas (MNNs) con retardos discretos y distribuidos que varían en el tiempo bajo control por disparo de eventos. Se diseña un controlador por disparo de eventos con condiciones de disparo estáticas y dinámicas para mejorar la eficiencia de la utilización de recursos. Mediante la construcción de una nueva función de Lyapunov, se obtienen algunos criterios suficientes para lograr la sincronización exponencial de las MNNs de tipo drive-response consideradas bajo el controlador por disparo de eventos diseñado. Además, se demuestra que no se producirá un comportamiento Zeno al probar que el intervalo de disparo de eventos tiene un límite inferior positivo bajo diferentes condiciones de disparo de eventos. Por último, se proporciona un ejemplo numérico para demostrar la validez de nuestros resultados teóricos.

• Materias:Modelo Matemático Gestión ambiental Sistemas dinámicos Datos estructurales Sistema inalámbrico
• Subjects:Mathematical model Environmental management Dynamic systems Structural data Wireless system
• Palabras claves:Investigar; Sincronización exponencial; Redes neuronales memristivas; Control desencadenado por eventos; Función de Lyapunov; Comportamiento de Zeno
• Keywords:Investigate; Exponential synchronization; Memristive neural networks; Event-triggered control; Lyapunov function; Zeno behavior