| 摘要 | 第5-6页 |
| ABSTRACT | 第6-7页 |
| 第1章 绪论 | 第10-24页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第10-11页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第11-22页 |
| 1.3 本文主要研究内容 | 第22-24页 |
| 第2章 预备数学知识 | 第24-30页 |
| 2.1 基本概念 | 第24-28页 |
| 2.1.1 Markov跳变系统 | 第24页 |
| 2.1.2 奇异系统 | 第24-25页 |
| 2.1.3 Bernoulli分布 | 第25页 |
| 2.1.4 Lyapunov稳定,指数均方稳定和随机有限时间稳定 | 第25-26页 |
| 2.1.5 增广系统矩阵 | 第26-28页 |
| 2.2 常用引理 | 第28-30页 |
| 第3章 具有随机传感器饱和的离散神经网络系统非脆弱状态估计方法研究.. | 第30-40页 |
| 3.1 引言 | 第30页 |
| 3.2 模型阐述和分析 | 第30-32页 |
| 3.3 主要研究成果 | 第32-37页 |
| 3.3.1 研究成果1 | 第32-36页 |
| 3.3.2 研究成果2 | 第36-37页 |
| 3.4 仿真分析 | 第37-39页 |
| 3.5 结论 | 第39-40页 |
| 第4章 具有传感器故障和随机非线性干扰的离散时间神经网络系统有限时间非脆弱状态估计方法研究 | 第40-54页 |
| 4.1 引言 | 第40-41页 |
| 4.2 模型阐述与初步分析 | 第41-43页 |
| 4.3 主要成果 | 第43-50页 |
| 4.3.1 研究成果1 | 第43-49页 |
| 4.3.2 研究成果2 | 第49-50页 |
| 4.4 仿真分析 | 第50-52页 |
| 4.5 结论 | 第52-54页 |
| 第5章 基于事件触发机制的离散时间Markov跳变非线性神经网络系统的非脆弱状态估计方法研究 | 第54-65页 |
| 5.1 引言 | 第54-55页 |
| 5.2 模型阐述与初步分析 | 第55-57页 |
| 5.3 主要成果 | 第57-62页 |
| 5.3.1 研究成果1 | 第57-61页 |
| 5.3.2 研究成果2 | 第61-62页 |
| 5.4 仿真分析 | 第62-64页 |
| 5.5 结论 | 第64-65页 |
| 第6章 总结和展望 | 第65-67页 |
| 6.1 论文总结 | 第65-66页 |
| 6.2 论文展望 | 第66-67页 |
| 致谢 | 第67-68页 |
| 参考文献 | 第68-78页 |
| 附录 | 第78页 |
