不确定滞后随机神经网络的稳定性分析
| 摘要 | 第5-6页 |
| ABSTRACT | 第6页 |
| 第一章 绪论 | 第8-16页 |
| 1.1 研究起源与研究现状 | 第8-11页 |
| 1.1.1 神经网络的起源 | 第8-9页 |
| 1.1.2 神经网络的现状 | 第9-11页 |
| 1.2 研究意义 | 第11页 |
| 1.3 本文的创新之处 | 第11-12页 |
| 1.4 本文的篇章结构 | 第12-13页 |
| 1.5 符号说明 | 第13-15页 |
| 1.6 本章小结 | 第15-16页 |
| 第二章 预备知识 | 第16-22页 |
| 2.1 基本概念 | 第16-18页 |
| 2.2 基本引理 | 第18-20页 |
| 2.3 线性矩阵不等式 | 第20-21页 |
| 2.4 本章小结 | 第21-22页 |
| 第三章 不确定随机神经网络的时滞相关指数稳定性 | 第22-34页 |
| 3.1 引言 | 第22-23页 |
| 3.2 时滞相关指数稳定性 | 第23-30页 |
| 3.3 多时滞系统的时滞相关指数稳定性 | 第30-32页 |
| 3.4 数值例子 | 第32-33页 |
| 3.5 本章小结 | 第33-34页 |
| 第四章 不确定随机神经网络的几乎必然指数稳定性 | 第34-42页 |
| 4.1 引言 | 第34-35页 |
| 4.2 几乎必然指数稳定性 | 第35-40页 |
| 4.3 数值例子 | 第40-41页 |
| 4.4 本章小结 | 第41-42页 |
| 总结与展望 | 第42-43页 |
| 参考文献 | 第43-54页 |
| 攻读硕士学位期间取得的研究成果 | 第54-55页 |
| 致谢 | 第55-56页 |
| 附件 | 第56页 |
