| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5-6页 |
| 第一章 绪论 | 第9-18页 |
| 1.1 引言 | 第9-10页 |
| 1.2 复杂网络同步控制的研究背景和现状 | 第10-13页 |
| 1.2.1 复杂网络的动力学模型 | 第10-12页 |
| 1.2.2 基于网络同步能力的控制方法 | 第12-13页 |
| 1.3 鲁棒容错控制的研究背景和现状 | 第13-16页 |
| 1.3.1 鲁棒控制的研究进展 | 第13页 |
| 1.3.2 控制系统的容错控制方法 | 第13-16页 |
| 1.4 采样控制的研究背景和现状 | 第16-17页 |
| 1.4.1 采样控制的研究背景 | 第16页 |
| 1.4.2 采样控制系统的主要研究方法 | 第16-17页 |
| 1.5 本文的研究内容与结构安排 | 第17-18页 |
| 第二章 基本概念和基本理论 | 第18-27页 |
| 2.1 引言 | 第18页 |
| 2.2 复杂动态网络的拓扑结构 | 第18-23页 |
| 2.2.1 规则网络 | 第18-20页 |
| 2.2.2 随机网络 | 第20页 |
| 2.2.3 小世界网络 | 第20-22页 |
| 2.2.4 无标度网络 | 第22-23页 |
| 2.3 Lyapunov稳定性 | 第23-24页 |
| 2.4 线性矩阵不等式（LMI） | 第24-26页 |
| 2.5 一些定义 | 第26-27页 |
| 第三章 复杂动态网络的鲁棒容错同步采样控制 | 第27-48页 |
| 3.1 引言 | 第27页 |
| 3.2 复杂动态网络鲁棒同步采样控制器设计 | 第27-34页 |
| 3.2.1 系统描述 | 第27-29页 |
| 3.2.2 复杂动态网络的稳定性分析 | 第29-31页 |
| 3.2.3 复杂动态网络的H∞同步采样控制器设计 | 第31-32页 |
| 3.2.4 例子与仿真 | 第32-34页 |
| 3.3 具有时变耦合时滞网络的鲁棒容错同步采样控制 | 第34-47页 |
| 3.3.1 系统描述 | 第34-37页 |
| 3.3.2 时变耦合时滞网络的鲁棒容错系统稳定性分析 | 第37-40页 |
| 3.3.3 时变耦合时滞网络的混合的H∞和无源容错同步采样控制器设计 | 第40-44页 |
| 3.3.4 例子与仿真 | 第44-47页 |
| 3.4 本章小结 | 第47-48页 |
| 第四章 时滞混沌神经网络的鲁棒容错同步采样控制 | 第48-65页 |
| 4.1 引言 | 第48页 |
| 4.2 系统描述 | 第48-52页 |
| 4.3 时滞混沌神经网络鲁棒容错同步采样控制器设计 | 第52-60页 |
| 4.3.1 时滞混沌神经网络鲁棒容错系统稳定性分析 | 第52-57页 |
| 4.3.2 时滞混沌神经网络的混合H∞和无源容错同步采样控制器设计 | 第57-60页 |
| 4.4 例子与仿真 | 第60-64页 |
| 4.5 本章小结 | 第64-65页 |
| 第五章 具有Markov切换协议网络的鲁棒容错同步采样控制 | 第65-76页 |
| 5.1 引言 | 第65页 |
| 5.2 系统描述 | 第65-68页 |
| 5.3 具有Markov切换协议网络的鲁棒容错同步采样控制器设计 | 第68-72页 |
| 5.3.1 具有Markov切换协议网络的鲁棒容错系统稳定性分析 | 第68-71页 |
| 5.3.2 具有Markov切换协议网络的耗散容错同步采样控制器设计 | 第71-72页 |
| 5.4 例子与仿真 | 第72-75页 |
| 5.5 本章小结 | 第75-76页 |
| 第六章 总结与展望 | 第76-78页 |
| 6.1 总结 | 第76页 |
| 6.2 展望 | 第76-78页 |
| 参考文献 | 第78-83页 |
| 附录A 插图清单 | 第83-84页 |
| 附录B 表格清单 | 第84-85页 |
| 在学研究成果 | 第85-86页 |
| 致谢 | 第86页 |
