| 摘要 | 第5-7页 |
| abstract | 第7-9页 |
| 第一章 绪论 | 第13-23页 |
| 1.1 神经网络发展概述及研究意义 | 第13-15页 |
| 1.2 脉冲时滞神经网络研究现状 | 第15-18页 |
| 1.3 忆阻神经网络研究现状 | 第18-20页 |
| 1.4 M-矩阵简介 | 第20-21页 |
| 1.5 本文的主要工作及结构安排 | 第21-23页 |
| 第二章 一类具有连续分布时滞和脉冲干扰神经网络的稳定性分析 | 第23-37页 |
| 2.1 引言 | 第23-24页 |
| 2.2 预备知识 | 第24-26页 |
| 2.3 稳定性分析 | 第26-33页 |
| 2.3.1 平衡点的存在性和唯一性 | 第26-29页 |
| 2.3.2 平衡点的指数稳定性 | 第29-32页 |
| 2.3.3 几点注记 | 第32-33页 |
| 2.4 数值例子 | 第33-35页 |
| 2.5 本章小结 | 第35-37页 |
| 第三章 一类具有时变时滞和脉冲干扰神经网络的稳定性分析 | 第37-54页 |
| 3.1 引言 | 第37-38页 |
| 3.2 预备知识 | 第38-40页 |
| 3.3 稳定性分析 | 第40-46页 |
| 3.3.1 平衡点的存在性和唯一性 | 第40-42页 |
| 3.3.2 平衡点的指数稳定性 | 第42-46页 |
| 3.3.3 几点注记 | 第46页 |
| 3.4 结果比较与分析 | 第46-51页 |
| 3.5 本章小结 | 第51-54页 |
| 第四章 具有比例时滞和脉冲干扰静态神经网络的稳定性分析 | 第54-66页 |
| 4.1 引言 | 第54-56页 |
| 4.2 预备知识 | 第56-58页 |
| 4.2.1 模型的等价分析 | 第56页 |
| 4.2.2 重要定义和引理 | 第56-58页 |
| 4.3 平衡点的稳定性分析 | 第58-62页 |
| 4.4 数值例子 | 第62-64页 |
| 4.5 本章小结 | 第64-66页 |
| 第五章 具有连续分布时滞和脉冲干扰高阶BAM神经网络的周期振荡性分析 | 第66-82页 |
| 5.1 引言 | 第66-68页 |
| 5.2 预备知识 | 第68-70页 |
| 5.3 周期解的振荡性分析 | 第70-78页 |
| 5.3.1 重要引理 | 第70-75页 |
| 5.3.2 周期解的存在唯一性及指数稳定性 | 第75-77页 |
| 5.3.3 几点注记 | 第77-78页 |
| 5.4 数值例子 | 第78-79页 |
| 5.5 本章小结 | 第79-82页 |
| 第六章 具有混合时滞忆阻神经网络的脉冲镇定 | 第82-96页 |
| 6.1 引言 | 第82-83页 |
| 6.2 模型建立及预备知识 | 第83-89页 |
| 6.2.1 模型建立 | 第83-86页 |
| 6.2.2 非光滑分析 | 第86-87页 |
| 6.2.3 脉冲微分不等式 | 第87-89页 |
| 6.3 平衡点的脉冲镇定 | 第89-92页 |
| 6.4 数值例子 | 第92-94页 |
| 6.5 本章小结 | 第94-96页 |
| 第七章 具有混合时滞混沌忆阻神经网络的同步控制 | 第96-109页 |
| 7.1 引言 | 第96-97页 |
| 7.2 模型建立及预备知识 | 第97-99页 |
| 7.3 两种同步控制方法 | 第99-105页 |
| 7.3.1 基于状态反馈同步控制 | 第99-102页 |
| 7.3.2 基于脉冲镇定同步控制 | 第102-105页 |
| 7.4 数值例子 | 第105-108页 |
| 7.5 本章小结 | 第108-109页 |
| 第八章 总结与展望 | 第109-112页 |
| 8.1 本文总结及创新 | 第109-110页 |
| 8.2 后续研究展望 | 第110-112页 |
| 致谢 | 第112-113页 |
| 参考文献 | 第113-125页 |
| 攻博期间取得的研究成果 | 第125-126页 |
