| 摘要 | 第4-5页 |
| abstract | 第5-6页 |
| 第一章 绪论 | 第9-15页 |
| 1.1 人工神经网络的研究现状 | 第9-10页 |
| 1.2 时滞细胞神经网络的研究现状及意义 | 第10-12页 |
| 1.3 非自治细胞神经网络的研究现状及意义 | 第12-15页 |
| 第二章 常系数多比例时滞细胞神经网络的全局指数稳定性 | 第15-24页 |
| 2.1 模型描述与预备知识 | 第15-19页 |
| 2.2 模型稳定性分析 | 第19-22页 |
| 2.3 数值算例 | 第22-23页 |
| 2.4 结论 | 第23-24页 |
| 第三章 时变时滞周期细胞神经网络的全局指数稳定性 | 第24-35页 |
| 3.1 模型描述与预备知识 | 第24-29页 |
| 3.2 模型稳定性分析 | 第29-32页 |
| 3.3 数值算例 | 第32-34页 |
| 3.4 结论 | 第34-35页 |
| 第四章 具有分布时滞周期细胞神经网络的全局指数稳定性 | 第35-43页 |
| 4.1 模型描述与预备知识 | 第35-38页 |
| 4.2 模型稳定性分析 | 第38-41页 |
| 4.3 数值算例 | 第41-42页 |
| 4.4 结论 | 第42-43页 |
| 第五章 概周期时变时滞细胞神经网络的全局指数稳定性 | 第43-55页 |
| 5.1 模型描述与预备知识 | 第43-49页 |
| 5.2 模型稳定性分析 | 第49-52页 |
| 5.3 数值算例 | 第52-54页 |
| 5.4 结论 | 第54-55页 |
| 参考文献 | 第55-59页 |
| 攻读学位期间取得的研究成果 | 第59-60页 |
| 致谢 | 第60页 |
