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Global Exponential Stability of Antiperiodic Solutions for Discrete-Time Neural Networks with Mixed Delays and ImpulsesEstabilidad Exponencial Global de Soluciones Antiperiódicas para Redes Neuronales de Tiempo Discreto con Retardos Mixtos e Impulsos

Resumen

Se investiga el problema de la estabilidad exponencial global de la solución antiperiódica para una clase de redes neuronales discretas impulsivas con retardos discretos variables y retardos distribuidos. Mediante la construcción de una función de Lyapunov-Krasovskii apropiada y utilizando el principio del mapeo de contracción y técnicas de desigualdad de matrices, se deriva un nuevo criterio dependiente del retardo para verificar la existencia, unicidad y estabilidad exponencial global de la solución antiperiódica en desigualdades de matrices lineales (LMIs). Se presentan dos ejemplos de simulación para mostrar la efectividad del resultado propuesto.

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