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研究了均方意义下的具有时变时滞与分布时滞的随机Cohen-Grossberg神经网络的指数稳定性，利用Ito微分公式和Lyapunov泛函，得到了一个关于其指数稳定时滞无关的充分条件．具体实施方法是运用Ito微分公式沿所考虑的神经网络对构造的Lyapunov泛函进行微分，得到了系统稳定的代数判据．最后，通过一个数学样例说明了所得结论的有效性．目前文献尚未见同时具有时变时滞与分布时滞的随机Cohen-Grossberg神经网络的指数稳定性的相应结果，由于Cohen-Grossberg神经网络更具有代表性，其