固定时间同步相比于其他的类型的同步,如:指数同步,主从同步,有限时间同步,它的同步时间是和系统初值无关的常数.基于这一特性,固定时间同步在电力系统,航天器和信号通信中得到了广泛的应用.本文主要研究了两类神经网络的固定时间同步问题,主要内容如下:第一章介绍了神经网络的产生和发展,其中主要介绍了竞争神经网络和四元数神经网络的发展和在现实中的应用价值.在神经网络的动力学分析中,同步一直是一个研究的热点话题,其中固定时间同步问题得到了学者们的广泛关注.在实际的情况中,由于神经网络会受到瞬间扰动的影响,因此考虑脉冲效应可以让系统更加贴近现实.第二章研究了带有高斯小波型激活函数和离散时滞的竞争性神经网络的固定时间同步问题.首先,利用李亚普诺夫稳定性理论和不等式技术,通过设计一个反馈控制器,得到了简单的同步条件.其次,网络中首次采用了高斯小波型激活函数,它在网络优化和存储容量方面具有较大优势.最后,通过两个数值模拟,证明了所得到的理论结果是切实可行的.第三章研究了带有时变时滞和脉冲效应的四元数忆阻神经网络的固定时间问题.首先,根据忆阻器的特点,建立了具有时变时滞和脉冲效应的四元数忆阻神经网络.由于四元数不满足乘法交换律的特点,将其分为四个实值忆阻神经网络.其次,瞬时脉冲的干扰会破坏神经网络的同步,因此需要设计合适的控制器来控制脉冲对神经网络的影响.然后,利用固定时间稳定性理论和一些不等式方法,得到了四元数忆阻神经网络的固定时间同步判据.最后,通过数值仿真验证了理论结果的正确性.第四章对于上面讨论的问题进行概括并指出人工神经网络的展望.