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本文研究了网络化神经网络的稳定性问题.首先,为了利用网络系统的采样特征,定义了一个新的Lyapunov泛函；通过分析网络诱导时延和执行周期之间的关系,采用一个迭代凸组合技术,得到了一个包含较少保守性的稳定性判据.然后,给出一个基于采样数据的神经网络稳定性判据,减少了计算复杂性.最后,通过一个数例,验证了本文方法的有效性和优越性.