张为元，王振华，张磊磊

（1.咸阳师范学院非线性科学研究所，陕西咸阳712000；2.京能锡林煤化有限责任公司，内蒙古锡林郭勒盟 026000）

在自然界中，许多生物系统处在周期变化的环境下，其动力学特征呈现出周期性。在神经网络系统中,具有周期系数的人工神经网络系统是一种重要的神经网络系统[1-3]，其在某种条件下会产生周期震荡现象。为了保证具有周期系数神经网络的稳定性，其周期解的相关性质，如解的存在性、稳定性等成为其重要研究内容。最近二十多年来，多种神经网络周期解的问题得到了广泛的研究，产生了许多重要的成果[1-6]。文献[5]利用线性矩阵不等式方法研究了一类离散时滞神经网络的全局周期性问题，并分别得到了时滞无关和时滞相关的周期性判据。文献[6]考虑的极限环可以通过存储模式应用到联想记忆中，因为一个平衡点可以看成具有任意周期振荡的特殊形式，所以神经网络的周期性研究具有重要性。

物理学、经济学、通信工程以及生物医学工程等许多科学和工程问题利用脉冲微分系统描述，为解决这些实际问题提供了数学模型。脉冲微分系统是一种特殊的不连续系统，被广泛应用到工程领域中控制系统的瞬时刻画，包括卫星变轨技术、工业机器人技术等。神经网络被广泛应用于图像处理、模式识别、联想记忆、信号处理以及保密通信等领域。此外，脉冲神经网络的相关理论和应用研究也是非线性系统理论研究的热点问题，引起了越来越多的学者的关注和深入研究。……