| 摘要 | 第5-6页 |
| ABSTRACT | 第6-7页 |
| 第一章 绪论 | 第8-14页 |
| 1.1 神经网络的背景 | 第8页 |
| 1.2 神经网络的研究目的及意义 | 第8-9页 |
| 1.3 神经网络的主要特征及应用现状 | 第9-10页 |
| 1.4 神经网络的分类 | 第10页 |
| 1.5 复值神经网络的发展应用及研究现状 | 第10-12页 |
| 1.6 本文主要内容 | 第12-14页 |
| 第二章 时滞系统的稳定性和状态估计的研究意义及预备知识 | 第14-20页 |
| 2.1 引言 | 第14页 |
| 2.2 时滞系统的稳定性研究意义 | 第14-15页 |
| 2.3 神经网络的状态估计研究 | 第15-16页 |
| 2.4 基本引理 | 第16-17页 |
| 2.5 线性矩阵不等式和积分不等式 | 第17页 |
| 2.6 本章小结 | 第17-20页 |
| 第三章 时滞BAM复值神经网络的稳定性 | 第20-28页 |
| 3.1 引言 | 第20页 |
| 3.2 BAM复值神经网络模型 | 第20-22页 |
| 3.3 BAM时滞复值神经网络的稳定性分析 | 第22-25页 |
| 3.4 数据实例 | 第25-27页 |
| 3.5 本章小节 | 第27-28页 |
| 第四章 时滞复值神经网络的状态估计 | 第28-42页 |
| 4.1 引言 | 第28页 |
| 4.2 递归神经网络的介绍 | 第28-29页 |
| 4.3 系统描述 | 第29-30页 |
| 4.4 时滞复值时滞神经网络的状态估计器设计 | 第30-35页 |
| 4.5 数据实例 | 第35-41页 |
| 4.6 本章小结 | 第41-42页 |
| 第五章 结论与展望 | 第42-44页 |
| 1．总结 | 第42页 |
| 2．展望 | 第42-44页 |
| 参考文献 | 第44-48页 |
| 致谢 | 第48-49页 |
| 攻读硕士学位期间发表的学术论文 | 第49页 |