| 摘要 | 第6-8页 |
| Abstract | 第8-9页 |
| 第一章 绪论 | 第10-18页 |
| 1.1 状态相关的脉冲（切换）系统 | 第10-11页 |
| 1.2 神经网络模型 | 第11-13页 |
| 1.3 计算机病毒传播模型 | 第13-15页 |
| 1.4 预备知识 | 第15-17页 |
| 1.5 本论文的主要研究内容及结构安排 | 第17-18页 |
| 第二章 状态相关脉冲对Cohen-Grossberg神经网络全局指数稳定性的影响 | 第18-36页 |
| 2.1 引言 | 第18页 |
| 2.2 问题描述 | 第18-20页 |
| 2.3 主要结论及其证明 | 第20-31页 |
| 2.3.1 Beating现象和B-equivalence | 第20-24页 |
| 2.3.2 状态相关的脉冲CGNN稳定性的判据（一） | 第24-28页 |
| 2.3.3 状态相关的脉冲CGNN稳定性的判据（二） | 第28-31页 |
| 2.4 数值仿真 | 第31-34页 |
| 2.5 本章小结 | 第34-36页 |
| 第三章 状态相关脉冲对切换Hopfield神经网络的全局稳定性的影响 | 第36-54页 |
| 3.1 引言 | 第36页 |
| 3.2 问题描述 | 第36-38页 |
| 3.3 主要结论及其证明 | 第38-49页 |
| 3.3.1 Beating现象和B-equivalence | 第38-41页 |
| 3.3.2 状态相关的脉冲切换HNN的全局稳定性的一个判据 | 第41-49页 |
| 3.4 数值仿真 | 第49-53页 |
| 3.5 本章小结 | 第53-54页 |
| 第四章 状态相关脉冲对切换Cohen-Grossberg神经网络全局稳定性的影响 | 第54-72页 |
| 4.1 引言 | 第54页 |
| 4.2 问题描述 | 第54-56页 |
| 4.3 主要结论及其证明 | 第56-68页 |
| 4.3.1 Beating现象和B-equivalence | 第56-59页 |
| 4.3.2 状态相关的脉冲切换CGNN的解的存在性 | 第59-61页 |
| 4.3.3 状态相关的脉冲切换CGNN的全局稳定性的一个判据 | 第61-68页 |
| 4.4 数值仿真 | 第68-71页 |
| 4.5 本章小结 | 第71-72页 |
| 第五章 带有脉冲免疫和饱和效应的计算机病毒传播模型 | 第72-92页 |
| 5.1 引言 | 第72页 |
| 5.2 问题描述 | 第72-74页 |
| 5.3 主要结论及其证明 | 第74-87页 |
| 5.3.1 无毒周期解的全局稳定性 | 第74-78页 |
| 5.3.2 病毒持续 | 第78-81页 |
| 5.3.3 超临界分岔 | 第81-84页 |
| 5.3.4 进一步讨论 | 第84-87页 |
| 5.4 数值仿真 | 第87-91页 |
| 5.5 本章小结 | 第91-92页 |
| 第六章 脉冲解毒对网络病毒传播的影响 | 第92-108页 |
| 6.1 引言 | 第92页 |
| 6.2 问题描述 | 第92-94页 |
| 6.3 主要结论及其证明 | 第94-103页 |
| 6.3.1 无毒平衡点及其稳定性 | 第94-97页 |
| 6.3.2 病毒持续 | 第97-101页 |
| 6.3.3 分岔分析 | 第101-102页 |
| 6.3.4 进一步讨论 | 第102-103页 |
| 6.4 数值仿真 | 第103-107页 |
| 6.5 本章小结 | 第107-108页 |
| 第七章 总结与展望 | 第108-110页 |
| 参考文献 | 第110-118页 |
| 致谢 | 第118-120页 |
| 攻读博士期间已发表的论文 | 第120页 |
| 攻读博士期间参加的科研项目 | 第120-121页 |
| 攻读博士期间参加的学术会议 | 第121页 |
