Robust Stability of Semi-Markovian Complex-Valued Neural Networks with Generally Uncertain Transition Rates

Der Artikel geht auf die robuste Stabilität semimarkovischer komplex bewerteter neuronaler Netzwerke (sMJCVNs) mit allgemein unsicheren Übergangsraten ein und adressiert eine signifikante Lücke in der Literatur. Sie führt innovative Methoden ein, um den Konservatismus unter Stabilitätsbedingungen zu verringern, indem komplexe Ungleichheiten verallgemeinert und semi-markovische Prozesse integriert werden. Der Aufsatz stellt ausreichende Bedingungen für die Existenz, Einzigartigkeit und globale robuste Stabilität des Gleichgewichts dar und bietet eine umfassende Analyse, die lineare Matrixungleichheiten (LMIs) und weniger konservative integrale Ungleichheiten wirksam nutzt. Die Forschungsergebnisse werden anhand von anschaulichen Beispielen bestätigt, die die Wirksamkeit und Überlegenheit der vorgeschlagenen theoretischen Ergebnisse aufzeigen. Durch die Bewältigung der Herausforderungen durch unsichere Übergangsraten und unterschiedliche Verzögerungen tragen diese Arbeiten zu wertvollen Erkenntnissen auf dem Gebiet der Stabilität neuronaler Netzwerke bei.