【摘 要】
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近年来，由于双向联想记忆(BAM)神经网络在模式识别，人工智能，最优化问题，信号与图象处理等方面有着潜在的广泛应用而备受关注．而这些应用依赖于网络的动力学行为。因此，对神经网络
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近年来，由于双向联想记忆(BAM)神经网络在模式识别，人工智能，最优化问题，信号与图象处理等方面有着潜在的广泛应用而备受关注．而这些应用依赖于网络的动力学行为。因此，对神经网络的动力学行为的研究是设计神经网络模型的—个前提条件，本文进一步研究了双向联想记忆神经网络的动力学行为，特别是对具有分布时滞和脉冲的双向联想记忆神经网络平衡点的存在性，唯一性，指数稳定性和具有变时滞高阶双向联想记忆神经网络周期解的存在性，指数稳定性做了系统的研究，获得了一系列新的结果．
首先，简要地介绍了关于神经网络研究的背景，历史和发展过程．
其次，运用M-矩阵，拓扑度理论和构造LYAPUNOV函数的方法，获得了具有分布时滞和脉冲的双向联想记忆神经网络平衡点的存在，唯一和指数稳定的充分条件，这些条件对激活函数不需要有界性，单调性和可微性的要求．
最后，应用延拓定理，YONG不等式和分析技巧，获得了对具有变时滞高阶双向联想记忆神经网络周期解的存在和指数稳定的充分条件，这些条件用P-范数进行了表述，从而更具一般性．
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