| 摘要 | 第5-6页 |
| ABSTRACT | 第6-7页 |
| 第一章 绪论 | 第11-17页 |
| 1.1 时滞神经网络简介 | 第11-13页 |
| 1.2 混沌学概述 | 第13-14页 |
| 1.3 混沌同步 | 第14-15页 |
| 1.4 本文的研究内容 | 第15-17页 |
| 第二章 混沌与动力系统 | 第17-26页 |
| 2.1 混沌的定义及判定 | 第17-19页 |
| 2.1.1 混沌的定义 | 第17-19页 |
| 2.1.2 系统混沌性判定 | 第19页 |
| 2.2 动力系统相关理论 | 第19-25页 |
| 2.2.1 符号动力系统 | 第19-23页 |
| 2.2.2 拓扑马蹄及平面映射马蹄理论 | 第23-25页 |
| 2.3 本章小结 | 第25-26页 |
| 第三章 忆阻Hopfield神经网络的混沌性 | 第26-33页 |
| 3.1 引言 | 第26-27页 |
| 3.2 忆阻器简介 | 第27页 |
| 3.3 忆阻Hopfield神经网络模型 | 第27-29页 |
| 3.4 忆阻Hopfield神经网络中拓扑马蹄的存在性 | 第29-32页 |
| 3.5 本章小结 | 第32-33页 |
| 第四章 忆阻时滞竞争神经网络的同步 | 第33-44页 |
| 4.1 引言 | 第33页 |
| 4.2 模型与基础知识 | 第33-36页 |
| 4.3 忆阻时滞竞争神经网络的同步 | 第36-38页 |
| 4.4 数值算例 | 第38-43页 |
| 4.5 本章小结 | 第43-44页 |
| 第五章 随机反应扩散时滞竞争神经网络的同步 | 第44-60页 |
| 5.1 模型与基础知识 | 第44-48页 |
| 5.2 随机反应扩散时滞竞争神经网络的同步 | 第48-54页 |
| 5.3 数值例子 | 第54-59页 |
| 5.4 本章小结 | 第59-60页 |
| 第六章 Cohen-Grossberg神经网络的稳定性及其同步 | 第60-83页 |
| 6.1 随机反应扩散时滞Cohen-Grossberg神经网络的稳定性 | 第60-73页 |
| 6.1.1 模型及基础知识 | 第60-63页 |
| 6.1.2 稳定性分析 | 第63-71页 |
| 6.1.3 数值例子 | 第71-73页 |
| 6.2 时滞Cohen-Grossberg神经网络的同步 | 第73-82页 |
| 6.2.1 网络模型及预备知识 | 第73-74页 |
| 6.2.2 时滞Cohen-Grossberg神经网络的同步 | 第74-77页 |
| 6.2.3 数值例子 | 第77-82页 |
| 6.3 本章小结 | 第82-83页 |
| 第七章 混合时滞混沌神经网络的投影同步 | 第83-98页 |
| 7.1 模型及预备知识 | 第83-84页 |
| 7.2 主要结论 | 第84-91页 |
| 7.2.1 滑模面和等速趋近率 | 第85-86页 |
| 7.2.2 可达性分析 | 第86-88页 |
| 7.2.3 滑模运动的稳定性分析 | 第88-91页 |
| 7.3 数值例子 | 第91-97页 |
| 7.4 本章小结 | 第97-98页 |
| 第八章 总结与展望 | 第98-100页 |
| 8.1 全文总结 | 第98页 |
| 8.2 展望 | 第98-100页 |
| 致谢 | 第100-101页 |
| 参考文献 | 第101-110页 |
| 已发表的论文 | 第110页 |
| 已投稿的论文 | 第110页 |
