本文利用Lyapunov稳定性理论,研究了随机时滞系统的稳定性问题。文中主要讨论了连续型的带有分布时滞的随机系统的稳定性问题、离散型随机时滞系统的均方指数稳定性问题,进一步研究了带有马尔可夫跳跃的离散时滞系统的均方指数稳定性问题。本文主要是对已有的结果进行完善和改进,全文的主要研究分为以下三个部分:1.研究了一类连续型的带有分布时滞的不确定随机神经网络的鲁棒指数问题,利用李雅普诺夫稳定性理论和随机分析的方法,我们得到了系统均方指数稳定的条件,最后通过一个数值实例说明了结论的有效性。2.进一步研究了一类离散型时滞不确定随机神经网络的鲁棒指数稳定问题,通过运用一些著名的不等式,一个线性矩阵不等式的结论保证了神经网络的全局鲁棒均方指数稳定性,最后通过一个数值实例说明了结论的有效性。3.研究了一类带有马尔可夫跳跃的具有模式依赖的离散神经网络的均方指数稳定性问题,目前这一领域的研究,结论很少见。通过运用合适的不等式放缩方法以及建立合适的Lapunov函数,我们获得了一些较好的稳定性准则。最后通过一个数值实例说明了结论的可行性。