| 摘要 | 第5-8页 |
| Abstract | 第8-11页 |
| 符号及注记 | 第12-16页 |
| 第一章 绪论 | 第16-41页 |
| 1.1 复值神经网络的研究背景及研究现状 | 第16-18页 |
| 1.2 人工神经网络的特征 | 第18-22页 |
| 1.2.1 脑、人工大脑、人工智能和神经网络 | 第19-20页 |
| 1.2.2 脑功能的物理特性 | 第20-21页 |
| 1.2.3 神经网络的一般特征 | 第21-22页 |
| 1.3 复值神经网络的特征 | 第22-28页 |
| 1.3.1 复数的几种表示方法 | 第23-24页 |
| 1.3.2 复值和实值前馈神经网络比较 | 第24-27页 |
| 1.3.3 复值神经网络的非线性 | 第27-28页 |
| 1.4 复值神经网络的构造 | 第28-33页 |
| 1.4.1 神经网络的激活函数 | 第28-30页 |
| 1.4.2 基于偏导数构建复值神经网络 | 第30-33页 |
| 1.5 复值神经网络的应用现状 | 第33-35页 |
| 1.6 本文主要内容和创新点 | 第35-41页 |
| 1.6.1 主要研究内容 | 第35-37页 |
| 1.6.2 主要创新点 | 第37-41页 |
| 第二章 复值递归神经网络的单稳定性 | 第41-85页 |
| 2.1 具有泄漏时滞和时变时滞的复值递归神经网络的全局μ-稳定性 | 第41-58页 |
| 2.1.1 模型描述及预备知识 | 第43-45页 |
| 2.1.2 全局μ-稳定性分析 | 第45-52页 |
| 2.1.3 数值例子 | 第52-58页 |
| 2.2 基于矩阵测度方法的时变复值递归神经网络的全局指数稳定性 | 第58-72页 |
| 2.2.1 模型描述及预备知识 | 第59-62页 |
| 2.2.2 矩阵测度方法下全局指数稳定性分析 | 第62-68页 |
| 2.2.3 数值例子 | 第68-72页 |
| 2.3 基于非线性测度方法的时滞复值递归神经网络的全局渐近稳定性 | 第72-84页 |
| 2.3.1 模型描述及预备知识 | 第72-74页 |
| 2.3.2 非线性测度方法下的全局渐近稳定性 | 第74-81页 |
| 2.3.3 数值例子 | 第81-84页 |
| 2.4 本章小结 | 第84-85页 |
| 第三章 复值神经网络的多稳定性 | 第85-133页 |
| 3.1 具有分布时滞的复值神经网络的多稳定性 | 第85-103页 |
| 3.1.1 模型描述及预备知识 | 第86-90页 |
| 3.1.2 多平衡点的存在性 | 第90-91页 |
| 3.1.3 多平衡点的局部指数稳定性 | 第91-97页 |
| 3.1.4 多平衡点的吸引域 | 第97-98页 |
| 3.1.5 数值例子 | 第98-103页 |
| 3.2 具有不连续激活函数的复值神经网络的多稳定性 | 第103-132页 |
| 3.2.1 模型描述及预备知识 | 第103-107页 |
| 3.2.2 平衡点的位置及其存在性 | 第107-113页 |
| 3.2.3 平衡点的局部稳定性 | 第113-119页 |
| 3.2.4 平衡点的不稳定性 | 第119-125页 |
| 3.2.5 平衡点的吸引域 | 第125-127页 |
| 3.2.6 数值例子 | 第127-132页 |
| 3.3 本章小结 | 第132-133页 |
| 第四章 复值神经网络的状态估计 | 第133-177页 |
| 4.1 具有常时滞的复值神经网络的鲁棒状态估计 | 第133-150页 |
| 4.1.1 模型描述及预备知识 | 第134-137页 |
| 4.1.2 具有参数不确定性的状态估计问题 | 第137-143页 |
| 4.1.3 具有确定性参数的系统状态估计问题 | 第143-146页 |
| 4.1.4 数值例子 | 第146-150页 |
| 4.2 基于数据采样的随机复值神经网络的鲁棒状态估计 | 第150-176页 |
| 4.2.1 模型描述及预备知识 | 第151-155页 |
| 4.2.2 误差状态系统的全局均方渐近稳定性 | 第155-162页 |
| 4.2.3 状态估计器增益矩阵的确定 | 第162-165页 |
| 4.2.4 三种简化模型的状态估计问题 | 第165-168页 |
| 4.2.5 数值例子 | 第168-176页 |
| 4.3 本章小结 | 第176-177页 |
| 第五章 基于复值神经网络的高容量自联想记忆的分析与设计 | 第177-198页 |
| 5.1 模型及复值联想记忆问题的描述 | 第178-181页 |
| 5.2 复值神经网络的状态位置及平衡点的稳定性 | 第181-192页 |
| 5.3 复值联想记忆的算法设计 | 第192-193页 |
| 5.4 数值例子 | 第193-197页 |
| 5.5 本章小结 | 第197-198页 |
| 第六章 总结与展望 | 第198-202页 |
| 6.1 总结 | 第198-199页 |
| 6.2 展望 | 第199-202页 |
| 参考文献 | 第202-221页 |
| 附录一 博士期间撰写和发表的论文、参加科研项目及学术会议 | 第221-223页 |
| 附录二 致谢 | 第223-224页 |
