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Abordamos el problema del atractor estocástico y la acotación de una clase de redes neuronales de Cohen-Grossberg (CGNN) con conmutación, con retardos discretos e infinitamente distribuidos. Con la ayuda de la tecnología de análisis estocástico, el método funcional de Lyapunov-Krasovskii, la técnica de desigualdades matriciales lineales (LMI) y el enfoque de tiempo de permanencia promedio (ADT), se establecen algunas condiciones suficientes novedosas sobre los temas de la acotación uniformemente última de media cuadrática, la existencia de un atractor estocástico y la estabilidad exponencial de media cuadrática para las redes neuronales de Cohen-Grossberg conmutadas. Finalmente, se proporcionan ejemplos ilustrativos y sus simulaciones para demostrar la efectividad de los resultados propuestos.
Esta es una versión de prueba de citación de documentos de la Biblioteca Virtual Pro. Puede contener errores. Lo invitamos a consultar los manuales de citación de las respectivas fuentes.
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