本文通过运用在时标下的动力学方程的基本理论，考虑一类具时滞的二元神经网络模型解的渐近性质。时标理论最早是由StefanHilger在他的博士论文中提出的，其目的是统一在离散和连续情形下动力学方程的动力性质。在时标下动力学方程的研究揭示了动力学方程在离散和连续条件下所表现出来的性质的异同。由于该系统可以看作二元神经网络模型在离散和连续情形下的统一，因此采用时标下的新理论来分析问题可为神经网络的理论研究提供新的思路。 全文共由三章组成。第一章首先简要介绍了问题研究的背景、意义以及进展情况，紧接着介绍了本论文必须用到的一些时标知识。第二章重点研究了当信号传输函数为McCulloch-Pitts函数时，模型解的渐近性质。关于该信号传输函数的阈值，我们分三种情况进行了讨论。从本章的研究结果可以看出，对应于不同的信号传输函数和不同范围内的阈值，系统解的动力学行为表现出了不同的性质。而这些是符合客观实际的。第三章研究信号函数为分段常数非线性函数时模型解的渐近行为。对于本章信号函数的阈值，我们同样做出了详细的分类。虽然在这一章中信号函数也为二段分段非线性常数函数，但是因为当该分段函数的值为零时，自变量可以来自两个区间中的任何一个，所以和第二章相比，讨论就显得更为复杂，尤其是当阈值为1时讨论系统解的大时间状态。我们获得了一些精致的结果。