| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-10页 |
| 第1章 绪论 | 第10-16页 |
| ·人工神经网络简介 | 第10-11页 |
| ·时滞切换神经网络稳定性的研究概述 | 第11-13页 |
| ·时滞神经网络的应用现状 | 第13-14页 |
| ·论文的主要工作和结构安排 | 第14-16页 |
| 第2章 预备知识 | 第16-20页 |
| ·稳定性有关知识 | 第16-17页 |
| ·李雅普诺夫稳定性简介 | 第16页 |
| ·李雅普诺夫稳定性理论 | 第16-17页 |
| ·相关引理和定义 | 第17-19页 |
| ·符号说明 | 第19页 |
| ·本章小结 | 第19-20页 |
| 第3章 一类多时滞区间 BAM 神经网络的鲁棒稳定性 | 第20-29页 |
| ·引言 | 第20页 |
| ·系统的描述 | 第20-22页 |
| ·平衡点的存在性和稳定性分析 | 第22-28页 |
| ·数值算例 | 第28页 |
| ·本章小结 | 第28-29页 |
| 第4章 时滞区间 COHEN-GROSSBERG 型 BAM 神经网络的鲁棒稳定性 | 第29-53页 |
| ·引言 | 第29页 |
| ·系统的描述 | 第29-32页 |
| ·主要结果 | 第32-48页 |
| ·数值仿真 | 第48-51页 |
| ·本章小结 | 第51-53页 |
| 第5章 时滞区间切换 COHEN-GROSSBERG 型 BAM 神经网络的鲁棒稳定性 | 第53-63页 |
| ·引言 | 第53页 |
| ·系统的描述 | 第53-57页 |
| ·主要结果 | 第57-62页 |
| ·本章小结 | 第62-63页 |
| 结论 | 第63-65页 |
| 参考文献 | 第65-69页 |
| 攻读硕士学位期间承担的科研任务与主要成果 | 第69-70页 |
| 致谢 | 第70-71页 |
| 作者简介 | 第71页 |
