| 摘要 | 第5-6页 |
| ABSTRACT | 第6页 |
| 第1章 绪论 | 第8-16页 |
| 1.1 递归神经网络的发展历程及研究背景 | 第8-9页 |
| 1.2 时滞递归神经网络的研究现状 | 第9-12页 |
| 1.3 具比例时滞递归神经网络的研究研究现状 | 第12-14页 |
| 1.4 主要工作 | 第14-15页 |
| 符号说明 | 第15-16页 |
| 第2章 一类具比例时滞脉冲二阶Hopfield神经网络的全局指数稳定性 | 第16-28页 |
| 2.1 引言 | 第16页 |
| 2.2 模型描述与预备知识 | 第16-18页 |
| 2.3 全局指数稳定性分析 | 第18-21页 |
| 2.4 算例与数值仿真 | 第21-27页 |
| 2.5 小结 | 第27-28页 |
| 第3章 一类具比例时滞Cohen-Grossberg神经网络的全局指数稳定性 | 第28-35页 |
| 3.1 引言 | 第28页 |
| 3.2 模型描述与预备知识 | 第28-29页 |
| 3.3 全局渐近稳定性分析 | 第29-33页 |
| 3.4 算例与数值仿真 | 第33-34页 |
| 3.5 小结 | 第34-35页 |
| 第4章 一类具多比例时滞细胞神经网络的全局渐近稳定性 | 第35-46页 |
| 4.1 引言 | 第35页 |
| 4.2 模型描述与预备知识 | 第35-36页 |
| 4.3 平衡点的存在唯一性 | 第36-38页 |
| 4.4 平衡点的全局渐近稳定性 | 第38-41页 |
| 4.5 数值算例与仿真 | 第41-44页 |
| 4.6 小结 | 第44-46页 |
| 第5章 一类具多比例时滞广义细胞神经网络的全局指数稳定性 | 第46-55页 |
| 5.1 引言 | 第46页 |
| 5.2 模型描述与预备知识 | 第46-47页 |
| 5.3 平衡点的存在唯一 | 第47-50页 |
| 5.4 全局指数稳定性分析 | 第50-53页 |
| 5.5 数值算例 | 第53-55页 |
| 结论 | 第55-57页 |
| 参考文献 | 第57-60页 |
| 攻读学位期间发表的学术论文 | 第60-61页 |
| 致谢 | 第61页 |
