An Event-Triggered Method for Stabilization of Stochastic Quaternion-Valued Memristive Neural Networks

Der Artikel stellt einen neuen Ansatz zur Stabilisierung stochastischer memristiver neuronaler Netzwerke (QVNNs) mit Hilfe einer ereignisgesteuerten Kontrollmethode vor. Sie befasst sich mit den Herausforderungen stochastischer Störungen und memristiver Verbindungen, die in früheren Forschungen nicht umfassend untersucht wurden. Durch die Umwandlung der QVNs in reale neuronale Netzwerke und die Anwendung stochastischer Analysetechniken leiten die Autoren ausreichende Bedingungen für die Stabilität des Input-to-State-Verhältnisses im mittleren Quadrat ab. Die ereignisgesteuerte Steuerungsstrategie bietet eine flexiblere und kostengünstigere Lösung im Vergleich zu herkömmlichen Methoden der kontinuierlichen Steuerung. Der Aufsatz belegt auch, dass Zeno-Verhalten, ein häufiges Problem bei ereignisgesteuerter Steuerung, in ihrer vorgeschlagenen Methode vermieden wird. Die theoretischen Erkenntnisse werden anhand eines numerischen Beispiels bestätigt, das die Effektivität des ereignisgesteuerten Controllers bei der Stabilisierung des Systems demonstriert. Insgesamt liefert der Artikel wichtige Erkenntnisse über die Stabilität von QVNs unter stochastischen Bedingungen und bietet eine praktische Kontrollstrategie für Anwendungen in der realen Welt.