| 摘要 | 第1-4页 |
| ABSTRACT | 第4-7页 |
| 第一章 绪论 | 第7-11页 |
| ·神经网络的研究背景和意义 | 第7-8页 |
| ·时滞神经网络稳定性研究的发展及研究方法 | 第8-9页 |
| ·马尔可夫调制的时滞神经网络研究的最新进展 | 第9页 |
| ·本文研究的问题及结构 | 第9-11页 |
| 第二章 预备知识 | 第11-16页 |
| ·P阶指数稳定性 | 第11页 |
| ·Halanay-type不等式 | 第11-13页 |
| ·Razumikhin-type定理 | 第13-16页 |
| 第三章 简单模型下的均方稳定性 | 第16-34页 |
| ·模型的描述及必要假设 | 第16-17页 |
| ·无穷小生成元 | 第17-22页 |
| ·问题转化 | 第22-25页 |
| ·模型的均方稳定性研究 | 第25-34页 |
| ·Gronwall-Bellman不等式的应用 | 第25-28页 |
| ·模型的均方稳定性 | 第28-34页 |
| 第四章 SRNN模型下的P阶稳定性 | 第34-49页 |
| ·模型的描述及前期讨论 | 第34-36页 |
| ·模型的简单描述和必要假设 | 第34页 |
| ·无穷小生成元及问题转化 | 第34-36页 |
| ·模型的均方稳定性研究 | 第36-44页 |
| ·Gronwall-Bellman不等式的应用 | 第37-39页 |
| ·模型的均方稳定性 | 第39-44页 |
| ·模型的P阶稳定性 | 第44-49页 |
| ·利用Halanay-type不等式研究SRNN模型的P阶稳定性 | 第45-48页 |
| ·利用Razumimkhin-type定理研究SRNN模型的P阶稳定性 | 第48-49页 |
| 第五章 总结和展望 | 第49-50页 |
| 参考文献 | 第50-55页 |
| 致谢 | 第55-56页 |
| 攻读学位期间主要的研究成果 | 第56页 |