| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-7页 |
| 第1章 绪论 | 第7-14页 |
| ·神经网络方法的背景知识 | 第7-8页 |
| ·神经网络的网络结构 | 第8-11页 |
| ·神经网络稳定性的研究意义与现状 | 第11-12页 |
| ·论文的主要工作 | 第12-14页 |
| 第2章 时滞Hopfield 型神经网络的稳定性分析 | 第14-56页 |
| ·神经网络模型和预备知识 | 第14-16页 |
| ·全局渐近稳定性分析 | 第16-30页 |
| ·全局指数稳定性分析 | 第30-48页 |
| ·数值算例 | 第48-55页 |
| ·本章小结 | 第55-56页 |
| 第3章 时变时滞Hopfield 型神经网络的全局指数稳定性分析 | 第56-66页 |
| ·神经网络模型和预备知识 | 第56-58页 |
| ·全局指数稳定 | 第58-60页 |
| ·指数稳定的M-矩阵判别法 | 第60-62页 |
| ·数值算例 | 第62-64页 |
| ·本章小结 | 第64-66页 |
| 第4章 二阶Hopfield 型神经网络的稳定性分析 | 第66-76页 |
| ·神经网络模型和预备知识 | 第66-68页 |
| ·全局渐进稳定性 | 第68-70页 |
| ·全局指数稳定 | 第70-74页 |
| ·数值算例 | 第74-75页 |
| ·本章小结 | 第75-76页 |
| 结论 | 第76-77页 |
| 参考文献 | 第77-82页 |
| 攻读硕士学位期间承担的科研任务与主要成果 | 第82-83页 |
| 致谢 | 第83-84页 |
| 作者简介 | 第84页 |
