与传统的神经网络相比，基于忆阻器的神经网络能够更好地反映突触的强度可变的这一特性，从而更好地模拟人脑的神经系统。在 Filippov 解的框架下，通过构造恰当的 Lyapunov 泛函，利用 ■ 微分公式、微分包含和集值映射理论，研究了一类基于忆阻器的随机神经网络的动力学行为，获得了确保该系统均方指数稳定的充分判别条件。最后，通过给出两个数值仿真的例子验证了结论的有效性。
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