| 摘要 | 第1-7页 |
| Abstract | 第7-11页 |
| 第1章 绪论 | 第11-17页 |
| ·神经网络研究的历史与发展概况 | 第11-12页 |
| ·本文的主要内容及研究背景介绍 | 第12-16页 |
| ·本文常用的记号 | 第16-17页 |
| 第2章 基本理论知识 | 第17-22页 |
| ·矩阵预备知识 | 第17页 |
| ·有关集值映射的一些基本理论 | 第17-19页 |
| ·有关右端不连续微分方程的一些基本理论 | 第19-22页 |
| 第3章 一类时滞细胞神经网络模型的平衡点分析 | 第22-40页 |
| ·引言 | 第22-25页 |
| ·平衡点存在的可能区域 | 第25-28页 |
| ·平衡点存在的确定区域及稳定性 | 第28-36页 |
| ·应用举例及数值模拟 | 第36-40页 |
| 第4章 一类具不连续输出函数的神经网络模型的动力学分析 | 第40-54页 |
| ·引言 | 第40-41页 |
| ·基本假设和定义 | 第41-43页 |
| ·平衡点的存在唯一性和解的整体存在性 | 第43-47页 |
| ·全局收敛性 | 第47-51页 |
| ·应用举例及数值模拟 | 第51-54页 |
| 第5章 一类具不连续输出函数的时滞神经网络模型的全局渐近稳定性 | 第54-70页 |
| ·引言 | 第54-56页 |
| ·平衡点的存在性和解的整体存在性 | 第56-59页 |
| ·平衡点的全局渐近稳定性 | 第59-67页 |
| ·应用举例及数值模拟 | 第67-70页 |
| 第6章 一类具不连续输出函数的神经网络模型周期解的存在性及全局指数稳定性 | 第70-80页 |
| ·引言 | 第70-71页 |
| ·周期解的存在性 | 第71-76页 |
| ·周期解的全局指数稳定性 | 第76-77页 |
| ·应用举例及数值模拟 | 第77-80页 |
| 结论 | 第80-81页 |
| 参考文献 | 第81-87页 |
| 攻读博士学位期间所发表和完成的论文 | 第87-88页 |
| 致谢 | 第88页 |
