本文共分为四个章节,第一章介绍混沌系统和高阶双向联想记忆网络(简称BAM)的研究背景及现状,并给出本文所要解决的问题。　　 1963年,洛伦兹在研究大气现象时,在三维自动化系统中发现了第一个混沌吸引子,从此以后,更多的混沌模型陆续被建立起来,人们开始研究采用不同的方法来控制混沌。其中,混沌的同步问题逐渐成为了人们感兴趣的焦点问题.然而,对于含有脉冲的混沌系统同步问题却研究较少,为此,在本文的第二章,我们给出了含有脉冲的混沌系统的同步问题的一种研究方法。通过含有信道时滞和不确定参数时滞的脉冲控制方法来得到一些脉冲同步的条件,并且通过一个例子来证明我们结论的正确性。　　 在最近的几年,双向联想记忆网络(BAM)已经引起了广泛的注意,很多人开始研究它的动态性态,并且已经被应用在很多方面。但是,现在大多数研究的目光都集中在低阶的不含有脉冲的细胞神经网络,其实在实际生活中,含有脉冲的、高阶的细胞神经网络存在的更多.所以。在本文的第三章,我们研究含有可变系数和时滞的高阶BAM脉冲细胞神经网络的2N概周期解。在驱动函数满足一些假设条件的前提下,我们将不变盆映射为2N个紧凸子集.通过运用Schauder’s不动点定理和指数二分法,我们得到2N概周期解的存在性和指数吸引区域。同时,我们也得到2N概周期解存在性和稳定性的条件。　　 在第四章,对本文进行总结并提出了以后的研究方向。