混合無限遅延を持つ状態依存スイッチ慣性ニューラルネットワークのための適応間欠的安定化

無限遅延、特に混合無限遅延（MIDs）は、ニューラルネットワーク（NNs）の指数的安定性分析において常に大きな課題を提起します。本稿では、無限時間遅延を有界なものに圧縮する能力を持つ補助関数を含む新しいリャプノフ関数を構築し、NNシステムに関する以前の仮定のいくつかを除去できるようにします。次に、設計された適応間欠的コントローラの下で、MIDsを持つ状態依存スイッチ慣性NNの指数的安定化を保証するためのいくつかの新しい十分条件が導出されます。最後に、得られた結果の妥当性を示すための数値シミュレーションが提供されます。