在认知模式、优化、模式识别、信号处理以及联想记忆的潜在应用等方面,在过去的几年里,细胞神经网络被许多学者作了大量的研究,如神经网络的伪概周期解、概自守解的存在唯一、渐进性等一系列性质.却很少有结论是关乎该类系统的反周期解的相关性质,特别是中立型的神经网络.本文主要研究两类神经网络的反周期解的存在性和稳定性,其中,第二章主要研究带离散时滞的中立型神经网络的反周期解的存在性及稳定性,其中,Ai是差分算子且(Aixi)(n)=xi(n)-ci(n)xi(n-γ),i=1,2,...,m,其中γ是正整数,在第三章,我们研究带脉冲及离散时滞的中立型神经网络的反周期解的存在性及稳定性,其中,Aij是微分算子且(Aijxij)(n)=xij(n)-bij(n)xij(n-ζ)i=1,2,...,m,j=1,2,...,p.其中ζ是一个正整数.这两类方程都是带离散时滞的中立型神经网络,且第二类方程是含脉冲及离散时滞的中立型神经网络.通过重合度理论,构造适合的Lyapunov函数,不等式变换等方法,分别找到这两类神经网络的反周期解的存在及稳定的几个充分条件,并且给出数值例题验证结论的合理性。