Análise de estabilidade assintótica e exponencial em redes neurais artificiais sujeitas a retardo no tempo e a incertezas do tipo politópicas

AUTOR(ES)

Souza, Fernando de Oliveira, Palhares, Reinaldo Martinez, Ekel, Petr Yakovlevitch

FONTE

Sba: Controle & Automação Sociedade Brasileira de Automatica

DATA DE PUBLICAÇÃO

2008-06

RESUMO

Este artigo apresenta condições suficientes para estabilidade assintótica e exponencial de uma classe de RNAs (Redes Neurais Artificiais) sujeitas a influência de retardo no tempo (constante ou variante) e/ou sujeitas a incertezas paramétricas do tipo politópicas. A abordagem proposta é baseada na teoria de estabilidade de Lyapunov-Krasovskii, e utiliza desigualdades matriciais lineares (LMIs - do inglês, Linear Matrix Inequalities) introduzindo matrizes de relaxação, de modo que os resultados obtidos podem ser facilmente resolvidos por meio de algoritmos de otimização convexa. Três exemplos com simulações numéricas são usados para demonstrar a eficiência do método proposto. O primeiro exemplo analisa a estabilidade assintótica, o segundo a estabilidade robusta e o último exemplo a estabilidade exponencial.

ASSUNTO(S)

teoria da estabilidade de lyapunov- krasovskii estabilidade robusta assintótica e exponencial desigualdades matriciais lineares (lmis - do inglês, linear matrix inequalities) redes neurais artificiais (rnas) retardo no tempo

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