| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5页 |
| 第1章 绪论 | 第7-14页 |
| 1.1 神经网络的发展背景及意义 | 第7-8页 |
| 1.2 神经网络鲁棒稳定性的研究现状 | 第8-10页 |
| 1.3 预备知识 | 第10-12页 |
| 1.3.1 神经网络模型 | 第10-11页 |
| 1.3.2 神经网络的稳定性 | 第11页 |
| 1.3.3 拓扑度的几个基本定理 | 第11-12页 |
| 1.3.4 几个重要的不等式 | 第12页 |
| 1.4 本文的主要研究内容 | 第12-14页 |
| 第2章 一般激励函数神经网络的全局鲁棒指数稳定性 | 第14-27页 |
| 2.1 平衡点的存在唯一性 | 第14-18页 |
| 2.2 平衡点全局鲁棒指数稳定性研究 | 第18-22页 |
| 2.3 数值算例 | 第22-26页 |
| 2.4 本章小结 | 第26-27页 |
| 第3章 反向 Lipschitz 激励函数神经网络的全局鲁棒稳定性 | 第27-38页 |
| 3.1 平衡点的存在唯一性 | 第27-30页 |
| 3.2 平衡点全局鲁棒稳定性研究 | 第30-33页 |
| 3.3 数值算例 | 第33-37页 |
| 3.4 本章小结 | 第37-38页 |
| 结论 | 第38-39页 |
| 参考文献 | 第39-44页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文及其它成果 | 第44-46页 |
| 致谢 | 第46页 |