| 摘要 | 第4-5页 |
| ABSTRACT | 第5-6页 |
| 本文符号说明 | 第9-10页 |
| 第一章 绪论 | 第10-21页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第10-11页 |
| 1.2 时滞网络研究现状 | 第11-12页 |
| 1.3 神经网络研究现状 | 第12-14页 |
| 1.4 复杂动态网络研究现状 | 第14-17页 |
| 1.4.1 复杂网络模型 | 第15-16页 |
| 1.4.2 同步性 | 第16页 |
| 1.4.3 采样控制 | 第16-17页 |
| 1.5 相关理论介绍 | 第17-19页 |
| 1.6 线性矩阵不等式方法 | 第19页 |
| 1.7 主要内容和章节安排 | 第19-21页 |
| 第二章 时变时滞神经网络稳定性 | 第21-32页 |
| 2.1 时变时滞神经网络稳定性 | 第21-29页 |
| 2.1.1 问题描述 | 第21-24页 |
| 2.1.2 主要结论 | 第24-27页 |
| 2.1.3 数值算例与仿真分析 | 第27-29页 |
| 2.2 不确定时变时滞神经网络稳定性 | 第29-31页 |
| 2.2.1 问题描述 | 第29页 |
| 2.2.2 主要结论 | 第29-30页 |
| 2.2.3 数值算例与仿真分析 | 第30-31页 |
| 2.3 本章小结 | 第31-32页 |
| 第三章 复杂动态网络指数采样同步控制 | 第32-43页 |
| 3.1 问题描述 | 第33-35页 |
| 3.2 复杂动态网络指数同步采样控制 | 第35-40页 |
| 3.3 数值算例与仿真分析 | 第40-42页 |
| 3.4 本章小结 | 第42-43页 |
| 第四章 复杂动态网络混合H_∞无源性同步控制 | 第43-54页 |
| 4.1 问题描述 | 第43-46页 |
| 4.2 复杂动态网络稳定性分析 | 第46-49页 |
| 4.3 复杂动态网络混合H_∞无源性采样控制器设计 | 第49-50页 |
| 4.4 数值算例与仿真分析 | 第50-53页 |
| 4.5 本章小结 | 第53-54页 |
| 第五章 Markov跳变复杂动态网络容错同步采样控制 | 第54-70页 |
| 5.1 问题描述 | 第54-58页 |
| 5.2 Markov跳变复杂动态网络稳定性分析 | 第58-61页 |
| 5.3 Markov跳变复杂动态网络容错同步采样控制器设计 | 第61-62页 |
| 5.4 Markov跳变神经网络容错同步采样控制器设计 | 第62-63页 |
| 5.5 数值算例与仿真分析 | 第63-70页 |
| 第六章 结论与展望 | 第70-72页 |
| 6.1 结论 | 第70-71页 |
| 6.2 展望 | 第71-72页 |
| 参考文献 | 第72-79页 |
| 攻读学位期间主要的研究成果 | 第79-80页 |
| 致谢 | 第80页 |
