Resumen

Este documento se centra en una clase de redes neuronales de Cohen-Grossberg fraccionarias con retraso, con el orden fraccional entre 1 y 2. Se desarrollan dos tipos de criterios para garantizar la estabilidad en tiempo finito de las redes basados en algunas técnicas analíticas. Este método es diferente de los utilizados en algunos trabajos anteriores. Además, los criterios obtenidos se expresan como algunas desigualdades algebraicas independientes de las funciones de Mittag-Leffler, y por lo tanto, el cálculo es relativamente simple tanto en el análisis teórico como en las aplicaciones prácticas. Finalmente, la viabilidad y validez de los resultados obtenidos están respaldadas por el análisis de simulaciones numéricas.

• Materias:Big Data Gestión de riesgos Administración de información Red neuronal Teoría de redes
• Subjects:Big Data Risk management Information management Neural network Network Theory
• Palabras claves:Papel; Retrasado; Fraccional; Estabilidad; Criterios; Redes neuronales
• Keywords:Paper; Delayed; Fractional; Stability; Criteria; Neural networks