| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-8页 |
| 目录 | 第8-10页 |
| 第1章 绪论 | 第10-16页 |
| ·人工神经网络的发展及研究现状 | 第10-13页 |
| ·用神经网络求解二次规划问题的研究现状 | 第13-15页 |
| ·论文的主要工作及结构安排 | 第15-16页 |
| 第2章 基础知识 | 第16-26页 |
| ·稳定性理论 | 第16-19页 |
| ·Lyapunov 稳定性理论 | 第16-19页 |
| ·不动点定理 | 第19页 |
| ·二次规划理论 | 第19-20页 |
| ·对偶理论 | 第20-21页 |
| ·最优化理论 | 第21-22页 |
| ·变分不等式理论及其应用现状 | 第22-24页 |
| ·符号说明 | 第24-25页 |
| ·本章小结 | 第25-26页 |
| 第3章 利用递归神经网络求解不等式约束的凸二次规划问题 | 第26-34页 |
| ·引言 | 第26页 |
| ·二次规划问题及神经网络模型建立 | 第26-29页 |
| ·神经网络模型 | 第26-27页 |
| ·二次规划问题模型的建立 | 第27-28页 |
| ·新的神经网络求解QP问题 | 第28-29页 |
| ·新神经网络模型的稳定性分析 | 第29-30页 |
| ·仿真结果 | 第30-33页 |
| ·本章小结 | 第33-34页 |
| 第4章 利用时滞投影神经网络求解等式约束的退化凸二次规划问题 | 第34-40页 |
| ·引言 | 第34页 |
| ·模型及预备知识 | 第34-35页 |
| ·二次规划问题的应用 | 第35-36页 |
| ·稳定性分析 | 第36-38页 |
| ·仿真实例 | 第38-39页 |
| ·本章小结 | 第39-40页 |
| 第5章 利用时滞投影神经网络解决约束严格凸二次规划问题 | 第40-48页 |
| ·引言 | 第40页 |
| ·模型及预备知识 | 第40-41页 |
| ·稳定性分析 | 第41-44页 |
| ·二次规划问题的应用 | 第44-46页 |
| ·仿真实例 | 第46-47页 |
| ·本章小结 | 第47-48页 |
| 第6章 利用时滞投影神经网络解决严格凸二次规划问题 | 第48-55页 |
| ·引言 | 第48页 |
| ·模型及预备知识 | 第48-50页 |
| ·主要结果 | 第50-53页 |
| ·仿真实例 | 第53-54页 |
| ·本章小结 | 第54-55页 |
| 结论 | 第55-57页 |
| 参考文献 | 第57-64页 |
| 攻读硕士学位期间承担的科研任务与主要成果 | 第64-65页 |
| 致谢 | 第65-66页 |
| 作者简介 | 第66页 |
