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通过引入标准神经网络模型（SNNM），为不同的递归神经网络（RNN）提供了一个统一分析框架．针对时滞SNNM的鲁棒渐进稳定和指数稳定问题，应用Lyapunov稳定性理论和S方法推导出基于线性矩阵不等式的充分条件．将鲁棒指数稳定性问题转化为一个广义特征值问题，既可以判断网络是否指数稳定，又可以方便地估计其最大指数收敛率，克服了以往方法中存在的不足．给出了将其他RNNs转化为SNNM的实例，并利用SNNM的相关结论对其进行了分析．仿真结果表明，该方法可以方便地对不同RNN的鲁棒稳定性进行分析，且稳定性条件易于