本文分别研究了含分布时滞的Hopfield神经网络模型,脉冲双向联想记忆神经网络模型和含扩散项的混合时滞模糊Cohen-Grossberg神经网络模型的平衡点的存在唯一性及全局指数稳定性。第一章研究了一类含分布时滞的Hopfield神经网络模型的渐近行为。首先用不等式分析技巧证明了系统解的一致有界性,然后利用压缩映像原理证明了该神经网络模型存在唯一的平衡点,最后建立了一个平衡点全局指数稳定的充分条件,推广了已有的一些结果。第二章研究了一类脉冲双向联想记忆神经网络模型平衡点的存在唯一性和全局指数稳定性,与以往利用李雅普洛夫泛函,M-矩阵理论等方法不同,通过使用一些基本技巧和不动点理论,建立起该神经网络模型解的一致有界性,平衡点的存在唯一性和全局指数稳定。第三章建立了一类含扩散项的混合时滞模糊Cohen-Grossberg神经网络模型。运用不等式技巧和反证法,获得了这类模型的平衡点的唯一性和全局指数稳定性。