| Revue: | Revista mexicana de física |
| Base de datos: | PERIÓDICA |
| Número de sistema: | 000439018 |
| ISSN: | 0035-001X |
| Autores: | Pérez Padrón, J1 Pérez Padrón, J.P1 Mendez Barrios, C.F2 González Galván, E.J2 |
| Instituciones: | 1Universidad Autónoma de Nuevo León, Facultad de Ciencias Fisico-Matematicas, San Nicolás de los Garza, Nuevo León. México 2Centro de Investigación y Estudios de Posgrado, Facultad de Ingeniería, San Luis Potosí. México |
| Año: | 2020 |
| Periodo: | Ene-Feb |
| Volumen: | 66 |
| Número: | 1 |
| País: | México |
| Idioma: | Inglés |
| Tipo de documento: | Artículo |
| Enfoque: | Analítico, teórico |
| Resumen en inglés | This paper presents an application of a Fractional-Order Time Delay Neural Networks to chaos synchronization. The two main methodologies, on which the approach is based, are fractional-order time-delay recurrent neural networks and the fractional-order inverse optimal control for nonlinear systems. The problem of trajectory tracking is studied, based on the fractional-order Lyapunov-Krasovskii and Lur’e theory, that achieves the global asymptotic stability of the tracking error between a delayed recurrent neural network and a reference function is obtained. The method is illustrated for the synchronization, the analytic results we present a trajectory tracking simulation of a fractional-order time-delay dynamical network and the Fractional Order Chua’s circuits |
| Disciplinas: | Física y astronomía |
| Palabras clave: | Física, Seguimiento de trayectoria, Red neuronal recurrente de retardo de tiempo de orden fraccional, Análisis de Lyapunov-Krasovskii y Lur’e en orden fraccionario |
| Keyword: | Physics, Trajectory tracking, Fractional order time-delay recurrent neural network, Fractional order Lyapunov-Krasovskii and Lur’e analysis |
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