En este trabajo se presenta un controlador de anclaje neural impulsivo para una red compleja discreta dinámica de veinte nodos. Las dinámicas de los nodos de la red son diferentes tipos de versiones discretas de atractores caóticos de tres dimensiones. Utilizando el método de V-estabilidad, proponemos un criterio para seleccionar nodos para diseñar el control de anclaje, en el cual solo una pequeña fracción de los nodos es controlada localmente para estabilizar los estados de la red en cero. Se utiliza una red neuronal recurrente discreta de alto orden (RHONN) entrenada con filtro de Kalman extendido (EKF) para identificar la dinámica de los nodos controlados y sintetizar la ley de control.