时滞系统的稳定性与脉冲镇定研究
| 摘要 | 第4-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 第1章 绪论 | 第12-22页 |
| 1.1 课题来源以及研究的目的与意义 | 第12-13页 |
| 1.1.1 课题来源 | 第12页 |
| 1.1.2 研究目的与意义 | 第12-13页 |
| 1.2 脉冲微分方程概述 | 第13页 |
| 1.3 脉冲系统稳定性研究概述 | 第13-21页 |
| 1.3.1 脉冲神经网络稳定性研究现状 | 第14-16页 |
| 1.3.2 脉冲复杂网络稳定性研究现状 | 第16-17页 |
| 1.3.3 脉冲关联系统稳定性研究现状 | 第17-19页 |
| 1.3.4 脉冲镇定系统研究现状 | 第19-21页 |
| 1.4 本文主要研究内容 | 第21-22页 |
| 第2章 具有时滞的神经网络的稳定性分析 | 第22-37页 |
| 2.1 具有分段时滞的神经网络的稳定性定义 | 第22-26页 |
| 2.2 时滞独立的周期解指数稳定性准则 | 第26-33页 |
| 2.3 数值算例研究 | 第33-36页 |
| 2.4 本章小结 | 第36-37页 |
| 第3章 具有脉冲与时滞的神经网络的稳定性分析 | 第37-66页 |
| 3.1 具有时滞与脉冲的神经网络 | 第37-39页 |
| 3.2 Razumikhin方法 | 第39-45页 |
| 3.3 时滞依赖的稳定性准则与镇定设计 | 第45-48页 |
| 3.4 时滞独立的稳定性准则 | 第48-52页 |
| 3.5 基于线性矩阵不等式的指数稳定性准则 | 第52-64页 |
| 3.5.1 具有分段时滞与脉冲的自治神经网络 | 第52-54页 |
| 3.5.2 指数稳定性分析 | 第54-64页 |
| 3.6 本章小结 | 第64-66页 |
| 第4章 时滞脉冲耦合复杂网络的同步与镇定研究 | 第66-84页 |
| 4.1 引言 | 第66页 |
| 4.2 时滞脉冲耦合复杂网络 | 第66-68页 |
| 4.3 指数同步与镇定准则 | 第68-77页 |
| 4.4 同步与镇定准则的应用 | 第77-83页 |
| 4.5 本章小结 | 第83-84页 |
| 第5章 时滞关联系统的脉冲镇定研究 | 第84-110页 |
| 5.1 引言 | 第84-85页 |
| 5.2 脉冲时滞关联系统 | 第85-87页 |
| 5.2.1 具有单一时滞的脉冲关联系统 | 第85-86页 |
| 5.2.2 具有多时滞的脉冲关联系统 | 第86-87页 |
| 5.3 时滞独立的稳定性准则与镇定研究 | 第87-98页 |
| 5.4 时滞依赖的稳定性准则与镇定研究 | 第98-109页 |
| 5.5 本章小结 | 第109-110页 |
| 结论 | 第110-113页 |
| 参考文献 | 第113-124页 |
| 附录 | 第124-127页 |
| 附录A 脉冲系统与相关理论 | 第124-125页 |
| 附录B 线性矩阵不等式 | 第125-127页 |
| 攻读博士学位期间发表的论文 | 第127-129页 |
| 致谢 | 第129-130页 |
| 个人简历 | 第130页 |
