Resumen

Junto con el enfoque funcional de Lyapunov-Krasovskii y una idea mejorada de partición de retraso, se deriva una nueva condición suficiente para garantizar que una clase de redes neuronales con retraso sea asintóticamente estable en el sentido de la media cuadrática, en la cual el retraso variable probabilístico y ambos límites de variación del retraso pueden ser medidos. A través de la combinación de la técnica convexa recíproca y la técnica convexa, el criterio se presenta a través de LMI y su solucionabilidad depende en gran medida de los tamaños tanto del rango de retraso como de sus variaciones, lo que puede ser mucho menos conservador que aquellos presentes al reducir los intervalos de retraso. Finalmente, se puede demostrar mediante cuatro ejemplos numéricos que nuestra idea reduce más efectivamente el conservadurismo que algunos informados anteriormente.

• Materias:Polinomios Ecuaciones dinámicas Ecuaciones diferenciales Ecuaciones funcionales
• Subjects:Polynomials Dynamic equations Differential equations Functional equations
• Palabras claves:Funcional de Lyapunov; Funcional de Krasovskii; Particionamiento de retraso; Redes neuronales con retraso; Asintóticamente estable; LMIs
• Keywords:Lyapunov; Krasovskii functional; Delay-partitioning; Delayed neural networks; Asymptotically stable; LMIs