| 摘要 | 第1-13页 |
| Abstract | 第13-16页 |
| 第一章 绪论 | 第16-30页 |
| ·时滞系统及其背景概述 | 第16-21页 |
| ·稳定性研究概数 | 第21-25页 |
| ·本文研究的主要问题 | 第25-27页 |
| ·随机脉冲时滞系统 | 第25页 |
| ·中立型随机时滞系统 | 第25-26页 |
| ·时滞神经网络 | 第26-27页 |
| ·本文的内容和结构 | 第27-28页 |
| ·常用符号 | 第28-30页 |
| 第二章 脉冲随机时滞系统Razumikhin型指数稳定性 | 第30-45页 |
| ·引言 | 第30-31页 |
| ·预备知识 | 第31-33页 |
| ·指数稳定性分析 | 第33-41页 |
| ·应用与例子 | 第41-44页 |
| ·本章小结 | 第44-45页 |
| 第三章 广义压缩原理和中立型随机时滞系统的稳定性 | 第45-59页 |
| ·引言 | 第45-46页 |
| ·广义不动点定理 | 第46-51页 |
| ·中立型随机时滞系统的全局渐近稳定性 | 第51-58页 |
| ·系统描述 | 第51-52页 |
| ·全局渐近稳定性 | 第52-58页 |
| ·例子 | 第58页 |
| ·本章小结 | 第58-59页 |
| 第四章 递归时滞神经网络的稳定性 | 第59-87页 |
| ·引言 | 第59-63页 |
| ·全局指数稳定性分析 | 第63-70页 |
| ·平衡点的存在唯一性 | 第63-65页 |
| ·全局指数稳定性分析 | 第65-68页 |
| ·数值例子 | 第68-70页 |
| ·脉冲指数稳定性 | 第70-78页 |
| ·随机系统 | 第70-73页 |
| ·脉冲时滞系统 | 第73-78页 |
| ·不定神经网络的均方渐近稳定性分析 | 第78-86页 |
| ·预备知识 | 第78-79页 |
| ·鲁棒稳定性分析 | 第79-85页 |
| ·数值例子 | 第85-86页 |
| ·小结 | 第86-87页 |
| 第五章 不确定脉冲双向时滞神经网络的鲁棒稳定与镇定 | 第87-102页 |
| ·背景 | 第87-88页 |
| ·系统的描述和引理 | 第88-91页 |
| ·脉冲指数稳定性 | 第91-97页 |
| ·数值例子 | 第97-101页 |
| ·本章小结 | 第101-102页 |
| 第六章 Cohen-Grossberg型神经网络的稳定与镇定 | 第102-114页 |
| ·引言 | 第102-103页 |
| ·预备知识 | 第103-105页 |
| ·稳定性分析 | 第105-107页 |
| ·脉冲稳定性与镇定 | 第107-113页 |
| ·系统描述及准备知识 | 第107-108页 |
| ·鲁棒全局渐近均方镇定 | 第108-113页 |
| ·本章小结 | 第113-114页 |
| 第七章 总结和展望 | 第114-117页 |
| ·总结 | 第114-115页 |
| ·展望 | 第115-117页 |
| 参考文献 | 第117-127页 |
| 致谢 | 第127-128页 |
| 攻读博士学位期间完成论文目录 | 第128-129页 |
| 攻读博士学位期间参加的科研项目情况 | 第129-130页 |
| 学位论文评阅及答辩情况表 | 第130页 |
