现有文章中一般运用线性矩阵不等式、有限稳定性理论来研究神经网络的有限同步性,本论文利用新的方法:积分因子法和积分不等式技巧,给出了一类时滞驱动响应BAM神经网络和一类时滞驱动响应复值神经网络的有限时间同步性的充分条件.本文的方法和结果是对现有神经网络有限时间同步性研究的补充与创新.全文分四章,主要内容如下:第一章介绍了时滞BAM神经网络、时滞复值神经网络同步性问题的研究进展及研究意义,并指出了本文的主要内容和创新之处.第二章讨论了一类时滞驱动响应BAM神经网络的有限同步性问题.首先,提出了驱动响应神经网络有限时间同步的定义及相关理论知识,建立了时滞驱动响应BAM神经网络模型.其次,设计适当的控制器,通过构造与误差项相关的两个V函数,利用积分变换、积分不等式方法证明了在有限时间内误差系统极限为零,从而得出了时滞驱动响应BAM神经网络的有限同步性的充分条件.第三章研究了一类时滞驱动响应复值神经网络的有限同步性问题.首先,将系统方程中的复值状态、复值参数和复值激活函数的实部与虚部分离,转化为实值微分方程系统.其次,利用积分不等式技巧找到两个V函数之间的关系,得到在有限时间内误差系统的极限为零,从而建立了时滞复值神经网络的有限同步性的新的充分条件,这一结果是对第二章实数域中驱动响应系统有限同步性结论的推广.第四章通过四个数值实验进行模拟,利用具体数据进行分析比较,验证了上述结论的合理性和有效性.