同步和反同步是神经网络中重要的动力学行为,在合理的控制器的作用下,不同的神经网络模型均可实现不同类型的同步和反同步。本文我们探索一类具有时滞的复值BAM神经网络的有限时间同步问题,以及一类时变时滞神经网络的有限时间反同步问题。在不利用线性矩阵不等式方法和有限时间稳定性定理的情况下,通过构造李雅普诺夫函数,利用放缩法得到四个微分不等式,接着采用凑微分法及积分变换等技巧进一步推导演算,从而提出了两个确保复值时滞BAM神经网络有限时间同步的新的充分条件。另外,通过将积分不等式技巧与其它不等式技巧相结合,构造了一阶微分不等式进行求解,得到了两个保证所讨论的时变时滞神经网络有限时间反同步的新的充分条件。与现有结果相比,本文得到的结果更具有普遍性,扩展了前人的工作。全文分四章,主要内容如下:第一章介绍了复值时滞BAM神经网络和时变时滞神经网络的研究背景与意义、相关预备知识、研究现状以及本文的创新点和主要工作。第二章研究了复值时滞BAM神经网络的驱动系统和响应系统之间有限时间同步所需的充分条件,并用数值实例模拟效果说明了定理中所得条件的有效性。第三章研究了时变时滞神经网络驱动系统和响应系统之间有限时间反同步所需的充分条件,也用数值实例模拟效果说明了定理中所得条件的有效性。最后,对本文所做的主要工作做出了总结,并指出了今后工作的主要方向。