随机时滞神经网络的动力行为分析
| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 1 引言 | 第10-18页 |
| 1.1 人工神经网络概述 | 第10-14页 |
| 1.2 随机动力系统简介 | 第14-15页 |
| 1.3 主要研究方法 | 第15-16页 |
| 1.4 本文的主要研究工作 | 第16-18页 |
| 2 随机时滞中立型神经网络 | 第18-38页 |
| 2.1 引言 | 第18页 |
| 2.2 参数确定的中立型随机静态神经网络 | 第18-27页 |
| 2.2.1 预备知识 | 第18-21页 |
| 2.2.2 全局均方指数稳定性 | 第21-27页 |
| 2.3 参数不确定的中立型随机时滞神经网络 | 第27-37页 |
| 2.3.1 预备知识 | 第27-29页 |
| 2.3.2 稳定性分析 | 第29-36页 |
| 2.3.3 数值示例 | 第36-37页 |
| 2.4 本章小结 | 第37-38页 |
| 3 变时滞随机Hopfield型神经网络 | 第38-50页 |
| 3.1 引言 | 第38页 |
| 3.2 主要结果 | 第38-48页 |
| 3.2.1 预备知识 | 第38-40页 |
| 3.2.2 全局均方指数稳定性 | 第40-48页 |
| 3.3 本章小结 | 第48-50页 |
| 4 具有泄漏时滞的参数不确定的随机神经网络 | 第50-62页 |
| 4.1 引言 | 第50页 |
| 4.2 预备知识 | 第50-52页 |
| 4.3 随机无源性 | 第52-60页 |
| 4.4 本章小结 | 第60-62页 |
| 5 具有S-分布时滞的随机神经网络 | 第62-78页 |
| 5.1 引言 | 第62页 |
| 5.2 S-分布时滞随机Hopfield神经网络 | 第62-69页 |
| 5.2.1 预备知识 | 第62-64页 |
| 5.2.2 均方鲁棒指数稳定性 | 第64-68页 |
| 5.2.3 数值示例 | 第68-69页 |
| 5.3 适定性和均方指数吸引性 | 第69-77页 |
| 5.3.1 预备知识 | 第69-71页 |
| 5.3.2 主要结果 | 第71-76页 |
| 5.3.3 数值示例 | 第76-77页 |
| 5.4 本章小结 | 第77-78页 |
| 6 展望 | 第78-80页 |
| 参考文献 | 第80-94页 |
| 符号索引 | 第94-96页 |
| 致谢 | 第96-98页 |
| 个人简历 | 第98-100页 |
| 发表的学术论文 | 第100-102页 |
| 在学期间的研究成果 | 第102页 |
