忆阻型模糊细胞神经网络的同步与控制问题是非线性科学重要研究内容之一,其研究成果已被广泛应用于保密通信、图像与信号处理、模式识别等领域。较连续时间控制而言,脉冲控制是一类不连续控制,它不仅节省控制成本还具有强鲁棒性、易操作等优点,故激发了广大学者的研究兴趣。然而,在实际应用中,控制信号通常存在一定的传输时间,且常常受到外界环境中各种随机因素的影响。于是不同于现有的结果,本文将通过设计时滞脉冲和随机脉冲控制器来实现忆阻模糊细胞神经网络的指数同步。具体研究如下:在第二章中,首先利用微分包含理论和可测选择理论将该神经网络转化成一类参数不确定的神经网络,并给出一个新颖的引理解决系统中模糊反馈连接权重参数不确定的问题。然后,考虑到控制信号从接收端到被控端的存在着传输时间,设计了一类时滞脉冲控制器,结合李雅普诺夫稳定理论、脉冲不等式以及所提出的引理,得到神经网络的全局指数同步判据。在第三章中考虑现实环境的随机因素,设计随机脉冲控制器实现带有随机干扰的忆阻型模糊细胞神经网络的指数同步。其中,所提出脉冲控制器包含有利脉冲和不利脉冲,且以马尔可链描述这两种脉冲强度切换方式。利用平均脉冲区间和比较原理,给出带有随机干扰的该神经网络指数同步的判据。实验结果表明,所设计的两类脉冲控制器可以有效地实现的忆阻型模糊细胞神经网络的指数同步。