中立型时滞神经网络的稳定性分析
| 摘要 | 第1-4页 |
| Abstract | 第4-6页 |
| 目录 | 第6-8页 |
| 第一章 绪论 | 第8-14页 |
| ·神经网络研究背景 | 第8-11页 |
| ·神经网络概述 | 第8页 |
| ·神经网络的发展及应用 | 第8-9页 |
| ·神经网络研究的意义 | 第9-11页 |
| ·时滞神经网络的研究 | 第11-12页 |
| ·本文的研究方法 | 第12-14页 |
| 第二章 预备知识 | 第14-19页 |
| ·LYAPUNOV稳定性理论 | 第14-17页 |
| ·Lyapunov稳定型概念 | 第14-16页 |
| ·稳定性判定定理 | 第16-17页 |
| ·本文中用到的重要不等式 | 第17-18页 |
| ·本章小结 | 第18-19页 |
| 第三章 中立型时滞神经网络的渐近稳定性分析 | 第19-27页 |
| ·引言 | 第19页 |
| ·问题描述 | 第19-20页 |
| ·主要结果 | 第20-24页 |
| ·仿真实例 | 第24-26页 |
| ·本章小结 | 第26-27页 |
| 第四章 变时滞神经网络的渐近稳定性分析 | 第27-36页 |
| ·引言 | 第27页 |
| ·问题描述 | 第27-28页 |
| ·主要结果 | 第28-33页 |
| ·仿真实例 | 第33-35页 |
| ·本章小结 | 第35-36页 |
| 第五章 混合变时滞神经网络的全局指数稳定性分析 | 第36-48页 |
| ·引言 | 第36-37页 |
| ·问题描述 | 第37-38页 |
| ·主要结果 | 第38-47页 |
| ·本章小结 | 第47-48页 |
| 第六章 总结与展望 | 第48-50页 |
| ·全文总结 | 第48-49页 |
| ·研究展望 | 第49-50页 |
| 参考文献 | 第50-56页 |
| 致谢 | 第56页 |