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研究了离散时滞标准神经网络模型（SNNM）的鲁棒渐进稳定性和指数稳定性问题，结合Lyapunov稳定性理论和S方法推导出了两种稳定性的充分条件．所得到的稳定性条件被表示为线性矩阵不等式形式，便于求解．特别的，将鲁棒指数稳定性问题转化为一个广义特征值问题，除了可以判断网络的指数稳定性，还可以方便地估计其最大指数收敛率．在数值示例中，将两类递归神经网络（RNNs）转化为SNNM的形式并利用得到的相关结论对其鲁棒稳定性进行了分析，仿真结果验证了稳定性判据的有效性．SNNM为分析递归网络提供了新的思路，简单且有效