本文研究的是一类具有未知扰动和时变时滞的神经网络系统的鲁棒自适应同步控制问题。通过设计鲁棒自适应控制策略，旨在不需了解非线性和时滞界限知识的情况下，确保神经网络能够达到渐近同步。
关键词“神经网络”指的是由大量相互连接的处理单元组成的人工网络，其结构和功能上都模仿了生物神经系统的工作原理。在众多研究领域中，神经网络被广泛应用于模式识别、图像处理、优化计算等任务。
“同步”是多信号处理领域中的一个重要概念，指的是多个信号或系统随时间演变而达到一致的过程。在神经网络中，同步通常涉及不同网络状态的协调一致，这是智能计算中的一个重要课题。
“自适应补偿控制”指的是控制系统根据环境变化或系统性能变化动态调整控制参数以达到期望性能的一种控制策略。在本文中，自适应补偿控制策略用于消除神经网络系统中由未知扰动和时滞效应引起的同步偏差。
“非线性函数”指的是其输出与输入不是正比关系的函数。在神经网络中，非线性函数用于模拟神经元的激活特性，是网络能够处理复杂任务的关键。
“混合时滞”是指神经网络中同时存在不同类型的时滞，如固定时滞和时变时滞。时滞会严重影响系统的动态性能，时滞的不确定性和复杂性使得同步控制变得尤为困难。
“Cohen-Grossberg神经网络”是一种具有特定结构和动力学特性的神经网络模型。本文所研究的是修改版的Cohen-Grossberg神经网络，它会受到由状态无关的非线性函数引起的未知扰动以及神经元放大和激活函数上的有界混合时变时滞的影响。
“Lyapunov稳定性理论”是一种用于判断系统稳定性的数学方法，通过构建Lyapunov函数可以证明一个动态系统是稳定的。在本文中，该理论被用来分析自适应补偿控制策略的稳定性，并证明所提策略可以保证神经网络的渐近同步。
文章还提供了“数值例子”来说明所发展技术的有效性。一个具体的例子能够直观地展示理论分析和控制策略的实际应用效果，从而验证理论的可靠性和实用性。
文章的核心内容在于提出并分析了一种针对具有未知扰动和时变时滞神经网络的鲁棒自适应同步控制策略。文章通过Lyapunov稳定性理论证明了所提控制策略的有效性，并通过数值例子展示了该策略在实际应用中的效果。这类研究对于改善和优化神经网络在处理复杂和时变信息中的性能具有重要理论和实际意义。
