人工神经网络(Artificial Neural Networks,简写为ANNs)也简称为神经网络(NNs),它是一种模拟动物神经网络行为特征,进行分布式并行信息处理的算法数学模型。这种网络依靠系统的复杂程度,通过调整内部大量节点之间相互连接的关系,从而达到处理信息的目的。由于神经网络轴突的长度和大小有各种途径并行存在,使其具有了空间的性质,所以引入无限延迟对它们是适用的。因此,将存在传导速度沿这些路径以及相关的传播延迟的分布。由于在这种情况下,信号的传播不是瞬间的,不能被分布时滞和接近于连续分布时滞的模型所刻画,因此考虑离散与混合分布时滞的神经网络模型是更为实用的。　　 本通过对几类细胞神经网络模型的研究,提出了几种学习规则和算法,以适应不同网络模型的需要。首先,给出了人工神经网络的研究背景和其基本理论以及网络的基本模型。其次,给出了一类经典细胞神经网络的定性分析,利用Lyapunov-Krasovskii泛函和Young不等式,证明了系统的耗散性,平衡点的指数稳定性等问题。最后,分析了一类具有拓扑结构的离散和混合分布时滞(RNNs)细胞神经网络的全局指数稳定性问题。我们首先证明平衡点的存在性和唯一性,利用Lyapunov-Krasovskii泛函和Young不等式,我们给出该类细胞神经网络指数稳定性的充分条件,此外,举例说明是来说明结果的适用性,本文较参考文献中对该模型的研究有较高的精度。