Neste seminário, considera-se o seguinte modelo geral para redes neuronais do tipo Cohen-Grossberg com atrasos distribuídos e não limitados,
x'_i(t)=-a_i(x_i(t)) \left[ b_i(t,x_i(t))+\sum_{j=1}^n f_{ij}(t,x_{j_t}) \right], t \geq 0, i=1,... ,n.
onde $a_i,b_i$ são funções positivas e $f_{ij}$ são funções de Lipschitz na segunda variável.
Como resultado principal, apresentam-se condições suficientes que garantem a estabilidade global exponencial do sistema em análise. De referir que este modelo é suficientemente geral para incluir outros tipos de redes neuronais como sendo os modelos bidireccionais de memória associativa. A existência de soluções periódicas, em modelos periódicos, também é abordada.
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