由于神经网络涉及到众多学科，同时它的进一步研究在一定程度上对其他学科的发展进而对科学技术的研究起着推进作用。无论研究哪一类动态系统，稳定性都是人们必须考虑的最基本问题之一。由于稳定性分析是设计稳定的神经网络系统的必要依据，故对神经网络来说，稳定性问题的研究就显得更加重要。　　文中就几类含混合时变时滞的不确定神经网络，分别讨论了其稳定性以及滞后同步问题。采用泛函微分理论及神经网络理论讨论了若干神经网络的性能，主要工作如下：　　首先研究了含混合时变时滞的不确定非切换神经网络的相关性能，分别通过讨论神经网络和中立型系统的相关性质，提供了一种将稳定子系统和不稳定子系统区分开的方法。该部分主要为后面对应的全局指数稳定性分析做准备。　　其次分析了含混合时变时滞的不确定切换神经系统的稳定性情况，同时我们分析神经网络和中立型系统的稳定性问题。恰当地构造Lyapunov-Krasovski泛函，灵活地放缩不等式，验证了构造的辅助泛函是正定的，进而得到了系统全局指数稳定的条件。　　最后分析了含混合时变时滞的不确定切换系统的反指数滞后同步问题。通过构造合适的控制系统，得到在控制系统下主-从系统的误差方程，这样同步问题就可以通过分析它们误差系统的稳定性来实现，从而得到主-从系统反指数滞后同步的前提条件。