本书系统地介绍了时滞分布参数神经网络中的重要问题，主要内容包括时滞分布参数神经网络的稳定性、周期解、鲁棒性、无源性、自适应同步控制、自适应学习同步、采样同步控制及反同步等问题。书中所给的分析方法包括代数不等式、线性矩阵不等式、随机分析、自适应控制、采样控制、学习控制方法等。书中的内容来源于作者近几年来的创新性研究成果，研究方法新颖，具有理论研究和实际应用价值。

咸阳师范学院副教授。现任数学与信息科学学院基础数学系主任，数学与应用数学专业负责人，非线性科学研究所所长，《美国数学评论》评论员。主要从事偏微分方程的理论及应用和分布参数系统分析与控制的研究工作。