Estabilidad global asintótica y sincronización de redes neuronales BAM difusas de reacción-difusión de orden fraccional con retardos distribuidos a través de controladores híbridos de retroalimentación
Autores: Syed Ali, M.; Stamov, Gani; Stamova, Ivanka; Ibrahim, Tarek F.; Dawood, Arafa A.; Osman Birkea, Fathea M.
Idioma: Inglés
Editor: MDPI
Año: 2023
Acceso abierto
Artículo científico
2023
Estabilidad global asintótica y sincronización de redes neuronales BAM difusas de reacción-difusión de orden fraccional con retardos distribuidos a través de controladores híbridos de retroalimentación
Categoría
Matemáticas
Subcategoría
Matemáticas generales
Palabras clave
Estabilidad asintótica global
Estabilidad global de Mittag-Leffler
Redes neuronales BAM difusas de orden fraccional
Método funcional de Lyapunov
Controladores de retroalimentación híbridos
Criterios de sincronización
Licencia
CC BY-SA – Atribución – Compartir Igual
Consultas: 29
Citaciones: Sin citaciones
En este documento, se investiga la estabilidad asintótica global y la estabilidad global de Mittag-Leffler de una clase de redes neuronales bidireccionales asociativas borrosas de orden fraccional con retardos distribuidos. Se obtienen condiciones necesarias mediante el método funcional de Lyapunov y técnicas de desigualdad. Luego se desarrollan controladores de retroalimentación híbridos para garantizar la sincronización asintótica global de estas redes neuronales, lo que resulta en dos criterios adicionales de sincronización. Las condiciones derivadas se aplican para verificar la estabilidad y sincronización de Mittag-Leffler de la red neuronal BAM borrosa de orden fraccional. Se presentan tres ejemplos para demostrar la efectividad de los resultados obtenidos.
Descripción
En este documento, se investiga la estabilidad asintótica global y la estabilidad global de Mittag-Leffler de una clase de redes neuronales bidireccionales asociativas borrosas de orden fraccional con retardos distribuidos. Se obtienen condiciones necesarias mediante el método funcional de Lyapunov y técnicas de desigualdad. Luego se desarrollan controladores de retroalimentación híbridos para garantizar la sincronización asintótica global de estas redes neuronales, lo que resulta en dos criterios adicionales de sincronización. Las condiciones derivadas se aplican para verificar la estabilidad y sincronización de Mittag-Leffler de la red neuronal BAM borrosa de orden fraccional. Se presentan tres ejemplos para demostrar la efectividad de los resultados obtenidos.