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神经元之间基本的兴奋和抑制作用决定了神经网络的竞争合作动力学行为。以时滞型Hopfield网络为例，该文给出一种方法，用于分析神经网络的竞争合作动力学。该方法基于动态系统的混合单调分解理论，将竞争合作作用分解以建立网络的竞争合作关联动力学。利用比较原理，建立竞争合作动力学与网络运动的关系。根据这一原理，神经网络的动力学性质可分为两类。一类是网络的竞争合作结构所固有的，如包含单调性，其特点是不例子网络的具体参数。另一类则依赖于网络参数，如正不变集、收敛性和稳定性等。这类性质决定了网络的各种具体特性和功能。文中给出了正不变集和具有指定收敛速度和轨线界限的收敛性充要条件。