本文主要研究了具有不连续激活函数和混合时滞的BAM神经网络.在Filippov解的框架下,结合微分包含理论和集值映射理论,通过构造合适的Lyapunov泛函,并运用恰当的不等式,对所研究的BAM神经网络的耗散性进行了分析,得到了一些易于检验的充分条件.此外,设计了不同的控制器来研究系统的同步问题,并得到了保证系统同步的充分条件.最后,借助Matlab编程进行数值仿真,验证所得结果的合理性和有效性.全文共分为五章:第一章是绪论部分.分别简要概述了BAM神经网络、忆阻神经网络和模糊神经网络的研究现状.第二章研究了一类具有不连续激活函数和混合时滞的BAM神经网络(BAMNNs)的全局耗散性.首先根据连续定理并结合Gronwall不等式证明了解的存在性;然后对一般的Halanay不等式进行了推广,通过构造Lyapunov泛函,提出了保证所研究的BAM神经网络全局耗散的充分条件.第三章研究了一类具有不连续激活函数和混合时滞的忆阻BAM神经网络(MBAMNNs)的一般衰减同步.基于y类函数和y类稳定性,首先给出了一般衰减同步的定义.其次,设计了自适应和非自适应两种不同类型的控制器来研究系统的一般衰减同步.第四章在BAM神经网络中加入模糊项,研究了一类具有不连续激活函数和混合时滞的模糊BAM神经网络(FBAMNNs)模型.通过设计时滞依赖和时滞独立两种不同的非线性控制器,得到了保证系统一般衰减同步的充分条件.第五章主要是对全文工作的总结,并指明了需要进一步研究的方向,以便后来继续研究。