两类神经网络模型的全局指数稳定性研究的中期报告本中期报告旨在介绍两类神经网络模型的全局指数稳定性研究进展，包括带权完全图神经网络和反馈神经网络。我们首先介绍了这两类神经网络模型的基本概念和数学模型，然后分别讨论了它们的全局指数稳定性分析方法和研究成果。带权完全图神经网络是一种结构简单的神经网络模型，每个神经元都与所有其他神经元相连，连接权重由权重矩阵确定。我们使用了Lyapunov稳定性分析方法来研究该神经网络模型的全局指数稳定性，并提出了一种新的刻画网络稳定性的拓扑指标。反馈神经网络是一种经典的神经网络模型，具有自反馈回路。我们通过构造Lyapunov-Krasovskii函数来分析该模型的全局指数稳定性，探究了反馈倍增的作用机理，并证明了在一定条件下，反馈倍增可以提高网络稳定性。总的来说，我们的研究表明，两类神经网络模型均可以通过稳定性分析方法得到全局指数稳定性的性质，为神经网络模型的设计和控制提供了理论基础和实践指导。在接下来的研究中，我们将更加深入地探究这些问题，并考虑更多的应用场景和实际问题。