Resumen

Este trabajo trata el problema de los criterios de estabilidad dependientes del retardo para redes neuronales recurrentes con retardos variables en el tiempo. Al tomar más información de los estados y las funciones de activación como vectores aumentados, se propone una nueva clase del funcional de Lyapunov. A continuación, se obtienen algunos criterios de estabilidad menos conservadores en términos de desigualdades matriciales lineales (LMI). Por último, se presentan dos ejemplos numéricos para ilustrar la eficacia del método propuesto.

• Materias:Análisis Matemático Álgebra Ingeniería Matemática aplicada Lógica matemática
• Subjects:Mathematical Analysis Algebra Engineering Applied Mathematics Mathematical logic
• Palabras claves:criterios de estabilidad conservadores, criterios de estabilidad dependientes, desigualdades matriciales lineales, redes neuronales recurrentes, funcional de lyapunov, funciones de activación, más información, nueva clase, ejemplos numéricos, lmis
• Keywords:conservative stability criteria, dependent stability criteria, linear matrix inequalities, recurrent neural networks, lyapunov functional, activation functions, more information, new class, numerical examples, lmis