摘要 | 第4-5页 |
ABSTRACT | 第5-6页 |
第一章 绪论 | 第11-19页 |
1.1 神经网络(NNs)的发展历程及研究意义 | 第11-14页 |
1.2 无源性的研究背景和意义 | 第14-15页 |
1.3 时滞神经网络的无源性研究现状 | 第15-17页 |
1.4 本文组织结构 | 第17-18页 |
1.5 本文常用的符号 | 第18-19页 |
第二章 预备知识 | 第19-27页 |
2.1 相关假设 | 第19页 |
2.2 Lyapunov稳定性理论 | 第19-22页 |
2.2.1 Lyapunov稳定性定义 | 第20-21页 |
2.2.2 Lyapunov稳定性定理 | 第21页 |
2.2.3 Lyapunov稳定性的直接判别法 | 第21-22页 |
2.3 耗散性理论和无源性理论 | 第22-24页 |
2.3.1 耗散性定义及无源性定义 | 第22-24页 |
2.4 线性矩阵不等式 | 第24-26页 |
2.4.1 线性矩阵不等式的表示 | 第25-26页 |
2.4.2 线性矩阵不等式的求解器 | 第26页 |
2.5 本章小结 | 第26-27页 |
第三章 时变时滞的Hopfield神经网络的无源性分析 | 第27-38页 |
3.1 引言 | 第27页 |
3.2 问题描述 | 第27-29页 |
3.3 主要结果 | 第29-36页 |
3.4 数值算例 | 第36-37页 |
3.5 本章小结 | 第37-38页 |
第四章 具有区间时滞的神经网络的无源性分析 | 第38-53页 |
4.1 引言 | 第38页 |
4.2 问题描述 | 第38-40页 |
4.3 主要结果 | 第40-50页 |
4.4 数值算例 | 第50-51页 |
4.5 本章小结 | 第51-53页 |
第五章 具有混合时滞的中立型神经网络的无源性分析 | 第53-66页 |
5.1 引言 | 第53页 |
5.2 问题描述 | 第53-56页 |
5.3 主要结果 | 第56-63页 |
5.4 数值算例 | 第63-64页 |
5.5 本章小结 | 第64-66页 |
总结与展望 | 第66-68页 |
参考文献 | 第68-73页 |
攻读学位期间发表的论文 | 第73-75页 |
致谢 | 第75页 |