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本文对带Poisson跳的随机时滞神经网络模型的数值解进行了研究.通常情况下,大多数随机时滞神经网络模型没有解析解,因而数值逼近方法是研究神经网络模型解的有效工具.根据Euler数值方法,利用鞅不等式和ItO公式讨论了一类带Poisson跳的随机时滞神经网络模型的数值解.给出了在均方意义下数值解收敛到解析解的充分条件,并通过一个数值算例对本文所给的数值方法进行了验证.