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本文主要研究了两类具时滞联想记忆神经网络模型的Hopf在正平衡点的稳定性,Hopf分支存在的条件以及分支的方向与周期解。第一章主要介绍了有关时滞微分方程与人工神经网络的背景和意义以及国内外研究现状。详细介绍了系统稳定性与Hopf分支理论所涉及的一些相关定义和定理。第二章研究了一类具有双时滞的五维BMA神经网络模型,得到了该系统平衡点渐近稳定的充分条件和Hopf分支产生的条件,并运用数值模拟验证我们所得的结论。第三章研究了一类具多时滞的六维BMA神经网络模型,得到了该系统平衡点渐进稳定的充分条件和Hopf分支产生的条件,同时给出了确定Hopf分支方向和分支周期解稳定性及周期的具体表达式,并运用数值模拟验证我们所得的结论。最后对本文工作进行全面总结,并对未来的研究方向进行展望。