题目：具有变时滞和连续分布延迟区间C-G神经网络指数稳定性

时滞神经网络是神经系统的一个重要组成部分, 在信号处理、模式识别、人工智能和优化算法等领域有着非常广泛的应用. 时滞神经网络, 尤其是时滞BAM 型神经网络, 因其动态特性具有重要的理论研究和实际使用价值,引起了广泛关注. 但神经网络的动态行为容易受到设计的网络模型、外部干扰和参数波动等影响, 所得的结果和预期的期望值会有很大的差距, 所以在实际应用中, 确保神经网络平衡点在这些不确定的因素下稳定性是至关重要的. 基于上面的分析, 本文进一步研究了区间BAM型的 神经网络的动态行为.
 第一章, 首先回顾了神经网络的发展和特征, 分析了时滞神经网络稳定性的影响, 然后介绍了近些年来研究时滞神经网络的一些方法和结果, 最后概述本人的主要研究问题.
第二章, 给出了全文的预备知识, 包括一些定义、 定理和不等式, 然后介绍了微分方程稳定性理论.
第三章, 基于矩阵不等式, 研究了一类区间变时滞的BAM型（C-G）神经网络模型, 通过构造适当的函数方法，给出了确保其平衡点的存在惟一性和指数稳定的充分条件. 已有的结果相比, 所得结果的条件更弱. 由于该网络模型包括了Hopfield神经网络、递归神经网络等, 因此所得结果具有理论与实际意义.
第四章研究一类区间变时滞和连续分布延迟的BAM型（C-G）神经网络. 通过构造适当的函数, 给出了确保其平衡点的指数稳定的充分条件. 与已有结果相比, 本章部分结果所需条件更弱且结果更一般. 最后数值实验验证了本节结论的正确性.