人工神经网络由大量处理单元互联组成的非线性、自适应信息处理系统,在模式识别、图像处理、非线性优化等方面得到了大量的应用。为了描述系统状态的瞬时变化现象,近几年,人们提出了脉冲神经网络并进行了大量的理论研究。目前,大多数对脉冲系统的理论研究主要集中于固定时间的脉冲系统。然而,在实际系统中,脉冲发生的时刻几乎是无法预知的,或者至少是时间相关的。但由于理论分析的复杂性,人们对脉冲发生时刻未预先给定的脉冲系统的研究还很薄弱。为此,本文研究脉冲时刻不能预先确定的脉冲神经网络的定性理论,但为了简化分析,我们假定脉冲发生的时刻局限于一个时间区间内,即每次脉冲的准确触发时刻不确定,但脉冲总发生在确定的时间区间内。我们称这个时间区间为脉冲时间窗口。本文建立了带有脉冲时间窗口的脉冲神经网络模型,并对这些脉冲神经网络模型的稳定性进行分析,得到了一系列确保系统渐近稳定性的充分条件。本论文的主要内容及贡献如下:1.推广固定时间脉冲线性系统,建立了带有脉冲时间窗口的线性脉冲系统模型,并对其稳定性问题进行研究,得到了确保系统渐近稳定的充分条件。2.将脉冲时间窗口概念引入时滞神经网络模型,研究了带有脉冲时间窗口的时滞神经网络的指数稳定性问题,给出了指数收敛率与脉冲时间窗口参数之间的约束关系,并通过数值模拟对理论结果的有效性进行了验证。3.将脉冲时间窗口概念引入切换神经网络,建立了一类更具一般性的混杂脉冲切换神经网络模型,通过理论分析得到了该模型指数稳定的充分条件,并通过数值模拟验证了理论分析的有效性。