La sincronización de redes neuronales inerciales de cambio de Markov con retardos mixtos bajo control adaptativo periódico de encendido y apagado
Autores: Guo, Beibei; Xiao, Yu
Idioma: Inglés
Editor: MDPI
Año: 2023
Acceso abierto
Artículo científico
2023
La sincronización de redes neuronales inerciales de cambio de Markov con retardos mixtos bajo control adaptativo periódico de encendido y apagado
Categoría
Matemáticas
Subcategoría
Matemáticas generales
Palabras clave
Papel
Sincronización exponencial
Cambio de Markov
Redes neuronales inerciales
Retardos mixtos
Control adaptativo aperiódico de encendido y apagado
Licencia
CC BY-SA – Atribución – Compartir Igual
Consultas: 33
Citaciones: Sin citaciones
En este artículo, se investiga el problema de la sincronización exponencial en redes neuronales inerciales de conmutación de Markov con retardos mixtos a través de un control adaptativo aperiódico de encendido y apagado. Se considera el término inercial, que amplía los modos de red existentes con un término diferencial de primer orden. Combinado con el método de Lyapunov, la teoría de grafos y la técnica de desigualdades diferenciales, se presentan dos tipos de criterios de sincronización que tienen en cuenta toda la información de retraso temporal y reducen la conservaduría. Finalmente, se proporcionan algunas simulaciones numéricas para mostrar la validez de los resultados teóricos.
Descripción
En este artículo, se investiga el problema de la sincronización exponencial en redes neuronales inerciales de conmutación de Markov con retardos mixtos a través de un control adaptativo aperiódico de encendido y apagado. Se considera el término inercial, que amplía los modos de red existentes con un término diferencial de primer orden. Combinado con el método de Lyapunov, la teoría de grafos y la técnica de desigualdades diferenciales, se presentan dos tipos de criterios de sincronización que tienen en cuenta toda la información de retraso temporal y reducen la conservaduría. Finalmente, se proporcionan algunas simulaciones numéricas para mostrar la validez de los resultados teóricos.