| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-10页 |
| 第1章 绪论 | 第10-18页 |
| ·神经网络的发展历史背景 | 第10-12页 |
| ·神经网络稳定性研究现状 | 第12-15页 |
| ·具有 Markovian 跳跃参数的随机神经网络 | 第15-16页 |
| ·神经网络以后的研究方向 | 第16页 |
| ·论文的主要工作和意义 | 第16-18页 |
| 第2章 预备知识 | 第18-24页 |
| ·稳定性的定义 | 第18-20页 |
| ·Lyapunov 函数 | 第20-21页 |
| ·相关引理和定义 | 第21-23页 |
| ·本章小结 | 第23-24页 |
| 第3章 具有延时和逆 H(o|¨)lder 激活函数的 C-G 神经网络的稳定性 | 第24-34页 |
| ·引言 | 第24页 |
| ·Cohen-Grossberg 神经网络模型描述 | 第24-25页 |
| ·Cohen-Grossberg 神经网络的指数稳定性 | 第25-31页 |
| ·网络平衡点的存在性和唯一性 | 第25-28页 |
| ·网络的全局指数稳定性 | 第28-31页 |
| ·数值仿真 | 第31-33页 |
| ·本章小结 | 第33-34页 |
| 第4章 具有延时和逆 H(o|¨)lder 激活函数的切换 C-G 神经网络的稳定性 | 第34-42页 |
| ·引言 | 第34页 |
| ·切换 Cohen-Grossberg 神经网络模型描述 | 第34-35页 |
| ·切换 Cohen-Grossberg 神经网络的稳定性 | 第35-37页 |
| ·数值仿真 | 第37-40页 |
| ·本章小结 | 第40-42页 |
| 第5章 具有延时和逆 H(o|¨)lder 激活函数的随机神经网络的指数稳定性 | 第42-54页 |
| ·引言 | 第42页 |
| ·神经网络模型和引理 | 第42-43页 |
| ·Hopfield 神经网络的随机指数稳定性 | 第43-52页 |
| ·网络平衡点的存在性和唯一性 | 第44-47页 |
| ·模型的随机指数稳定性 | 第47-52页 |
| ·数值仿真 | 第52页 |
| ·本章小结 | 第52-54页 |
| 结论 | 第54-56页 |
| 参考文献 | 第56-61页 |
| 攻读硕士学位期间承担的科研任务与主要成果 | 第61-62页 |
| 致谢 | 第62-63页 |
| 作者简介 | 第63页 |
