本文研究了几类典型的高阶神经网络模型的动力学行为,在不要求信号传递函数满足有界性的条件下,通过运用Young不等式,我们获得了模型的平衡点或周期解存在的充分性条件,此外,在只需高阶信号传递函数有界的条件下,通过利用不等式分析技巧及构造合适的Lyapunov函数,得到了保证平衡点或周期解全局指数稳定的充分性条件。全文由四章组成。在第一章,我们回顾了人工神经网络的发展历史,介绍了高阶神经网络的生物学基础,系统总结了目前高阶神经网络的研究现状及其研究意义。在第二章,我们研究时滞高阶Cohen-Grossberg神经网络模型平衡点的存在性、唯一性及全局指数稳定性问题。在第三章,我们讨论时滞高阶BAM神经网络模型平衡点的存在性、唯一性及其全局指数稳定性。在第四章,我们给出了变时滞高阶BAM神经网络模型周期解存在及其全局指数稳定的几个充分性定理。