本文研究的是在时间尺度上的脉冲控制双向联想记忆（BAM）神经网络系统的全局指数稳定性问题。时间尺度理论是数学中研究离散和连续动态系统的一个新兴领域，该理论通过统一连续模型和离散模型，为数学系统的具体实现提供了一种非常优化的方法。
文章对时间尺度理论进行了介绍。时间尺度是一个实数集，它包含离散点和连续点的集合，这个概念最早由Stefan Hilger在其博士论文中提出，并首次阐述了时间尺度在动力系统中的应用，从而统一了连续动力系统和离散动力系统。例如，连续动力系统可以用微分方程来描述，而离散动力系统可以用差分方程来描述。时间尺度理论的出现，使人们能够使用统一的框架来研究这两类系统，这对于动力学性质的研究来说是一个新领域。
文章摘要指出，研究的主题是在时间尺度上的脉冲控制的神经网络系统的指数稳定性。研究者通过设计线性脉冲控制器和Lyapunov函数，在时间尺度理论的基础上得到了保证BAM神经网络系统平衡解指数稳定的充分条件。研究结果对于理解BAM神经网络在脉冲控制下的动态行为具有重要意义。
此外，文章提到了关键概念Lyapunov函数，这是一种在系统稳定性分析中常用的工具。通过构造Lyapunov函数，并考察其沿着系统轨迹的变化情况，可以分析系统平衡点的稳定性。在脉冲控制的背景下，研究者需要处理脉冲干扰带来的影响，这是分析神经网络动态特性时的一个重要方面。
在技术实现方面，文章通过研究神经网络系统平衡点的存在唯一性和全局指数稳定性，得出了一些重要结论。这些结论不仅对于理论研究者有意义，对实际应用开发者也同样具有指导价值。文章还提及了一些参考文献，其中包含了对时间尺度理论及神经网络研究的重要贡献。如Hilger的原始工作，以及后续关于时间尺度上神经网络和动力系统的相关研究。
文章中提到了具体的神经网络模型，即带有时滞的双向联想记忆（BAM）神经网络。作者研究了在此类网络系统中脉冲控制下的指数稳定性问题。根据提供的内容，可以推断该网络模型包含了一些延迟项，这些延迟项的存在使得系统具有更加复杂的动态行为，而脉冲控制则是在特定时间点对系统状态进行调整的一种控制方式。
在论文的作者信息部分，我们看到文章的作者分别来自不同的学术机构，包括新疆工程学院、新疆大学数学与系统科学学院以及新疆建设职业技术学院。他们具有不同的学术背景，包括数学、自动控制和神经网络理论等方面的专业知识。这有助于从多个角度对BAM神经网络的动态特性进行研究。
文章所提及的基金项目表明了这项研究得到了国家级自然科学基金项目的资助。这说明了该研究具有一定的学术价值和社会意义，得到了政府相关部门的重视和支持。此外，作者简介部分提供了更多有关研究人员的背景信息，包括其研究方向和已发表的相关成果。这些信息对于了解作者的研究背景以及他们为何能够开展这项研究提供了线索。
