本文研究了带脉冲的参数切换服从马尔科夫跳的随机时滞神经网络系统的全局均方同步问题.所考虑的神经网络模型既含有离散时滞又含有分布时滞,并且时滞是马尔科夫模态依赖的.近些年来,由于脉冲控制存在实现简单、控制成本低、能耗小的优点而引起了国际控制界的关注.脉冲控制系统不但在化工过程、电子技术和交通系统中大量存在,而且作为一种典型的混杂系统在混沌控制和混沌保密通信中取得了成功的应用,是目前工程和控制界研究的热点之一.本文通过构造新的Lyapunov函数和一些新的分析技巧,我们导出了所考虑的神经网络模型全局均方同步性的充分条件,并且推广到不确定神经网络的鲁棒同步性.所导出的这些条件能表示成线性矩阵不等式(LMI)的形式,从而可借助于Matlab LMI Toolbox有效地求解.值得一提的是利用Lyapunov函数的方法,在不需要对激活函数作有界性,单调性和可微性的要求基础上,考虑系统状态受脉冲作用的情况下的随机均方指数同步性的判据.最后,数值例子来说明我们所提出的方法的有效性.全文共由三个部分组成.第一节简要概述了时滞神经网络和脉冲研究的相关背景和意义,接着介绍带脉冲的参数切换服从马尔科夫跳的随机时滞神经网络研究工作的进展.第二节阐述了本文要做的主要工作.本文第三部分,首先引进了我们所要考虑的神经网络模型,通过构造新的Lyapunov函数,我们导出了神经网络均方指数同步性的充分条件,并推广到不确定的神经系统,我们还给出一个数值例子来说明我们的方法.