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在近十几年里,已提出了一类与双向联想记忆相联系的神经网络模型,这些模型推广了单层自联想Hebbian相关器为两层异联想模式匹配器,因而,这类网络在模式识别、信号与图像处理等领域中有广阔的应用前景.研究了带离散时滞杂交双向联想记忆神经网络的收敛特性,利用Halanay型不等式获得了网络全局指数稳定性的充分条件,所得结果是与时滞无关的;已证明利用Halanay型不等式获得的结果改进了由Lyapunov方法获得的结果,而且获得的结果容易判定,并且给出了一个数值例子以说明所得结论的正确性.