| 内容摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5页 |
| 引言 | 第9-10页 |
| 1 绪论 | 第10-14页 |
| 1.1 带有脉冲的神经网络研究概述 | 第10-11页 |
| 1.2 带有随机扰动的神经网络研究概述 | 第11页 |
| 1.3 神经网络的状态估计和不变集研究现状 | 第11-13页 |
| 1.4 论文研究工作及内容安排 | 第13页 |
| 1.5 符号标记 | 第13-14页 |
| 2 脉冲 Cohen-Grossberg 神经网络的 Lagrange 全局指数稳定性 | 第14-31页 |
| 2.1 引言 | 第14页 |
| 2.2 问题描述及预备知识 | 第14-16页 |
| 2.3 一个新的脉冲时滞微分不等式 | 第16-19页 |
| 2.4 脉冲 CGNNs 的 Lagrange 全局指数稳定性和指数收敛性 | 第19-28页 |
| 2.5 数值实例 | 第28-30页 |
| 2.6 小结 | 第30-31页 |
| 3 一类脉冲神经网络的无源性 | 第31-42页 |
| 3.1 引言 | 第31页 |
| 3.2 问题描述及预备知识 | 第31-33页 |
| 3.3 一类脉冲神经网络的无源性 | 第33-38页 |
| 3.4 数值实例 | 第38-41页 |
| 3.5 小结 | 第41-42页 |
| 4 随机 Cohen-Grossberg 神经网络的 Lagrange p -收敛性 | 第42-55页 |
| 4.1 引言 | 第42页 |
| 4.2 问题描述及预备知识 | 第42-45页 |
| 4.3 随机 CGNNs 的 Lagrange p -收敛性 | 第45-51页 |
| 4.4 数值实例 | 第51-54页 |
| 4.5 小结 | 第54-55页 |
| 5 随机 BAM 神经网络的指数收敛性 | 第55-73页 |
| 5.1 引言 | 第55页 |
| 5.2 问题描述及预备知识 | 第55-61页 |
| 5.3 随机 BAM 神经网络的指数收敛性 | 第61-69页 |
| 5.4 数值实例 | 第69-72页 |
| 5.5 小结 | 第72-73页 |
| 6 总结与展望 | 第73-75页 |
| 6.1 总结 | 第73页 |
| 6.2 展望 | 第73-75页 |
| 参考文献 | 第75-82页 |
| 后记 | 第82-83页 |
| 附录：攻读硕士学位期间发表的学术论文 | 第83页 |
