1、兩層雙向聯(lián)想記憶神經(jīng)網(wǎng)絡(BAM)是一門新興的交叉性的學科，近年來已經(jīng)引起廣泛的研究并取得巨大的進展。文研究一類含有混合時滯和未知轉移概率的BAM神經(jīng)網(wǎng)絡的隨機穩(wěn)定性分析和均方全局漸進同步問題。文中所研究的BAM神經(jīng)網(wǎng)絡模型既含有離散時滯又含有無窮分布時滯，并且系統(tǒng)含有馬爾科夫過程。在論文中我們導出網(wǎng)絡系統(tǒng)節(jié)點隨機穩(wěn)定性以及在均方意義下的全局漸進同步的一些充分條件，所導出的隨機穩(wěn)定性以及同步條件均能表示成線性矩陣不等式(LMI)的形式，

2、從而可借助于Matlab LMI Toolbox有效地進行求解。最后，本文舉出兩個數(shù)值例子說明所提理論的有效性和可應用性。值得指出的是：許多現(xiàn)存的結果是本文u的特殊的情形。
　　 全文共由三個部分組成：
　　 第一部分，我們不僅簡要概述了一類含有未知轉移概率和混合時滯的BAM神經(jīng)網(wǎng)絡研究的相關背景和意義，而且介紹了混合時滯BAM神經(jīng)網(wǎng)絡動力學研究的進展。本文所做的主要研究工作也在這一部分加以闡述。
　　 第二部分

3、，首先引入所考慮的BAM神經(jīng)網(wǎng)絡模型以及相關假設條件，進而研究含有未知轉移概率的BAM神經(jīng)網(wǎng)絡節(jié)點穩(wěn)定性。通過構造新的Lyapunov-Krasovskii泛函和利用一些新的分析技巧，導出了系統(tǒng)節(jié)點穩(wěn)定性的充分條件，并通過數(shù)值例子說明所提出方法的有效性和應用可行性。
　　 第三部分，進一步研究了BAM神經(jīng)網(wǎng)絡在均方意義下的全局漸近同步問題，應用Lyapunov理論并利用矩陣的Kronecker積和同步分析的一些技巧，得到了系統(tǒng)同