| 摘要 | 第5-6页 |
| ABSTRACT | 第6-7页 |
| 第一章 绪论 | 第9-15页 |
| 1.1 发展历史 | 第9-10页 |
| 1.2 神经网络模型 | 第10-11页 |
| 1.3 Lyapunov泛函的定义和部分稳定性准则 | 第11-13页 |
| 1.4 论文结构安排 | 第13-15页 |
| 第二章 具有多个时滞的静态递归神经网络稳定性分析 | 第15-22页 |
| 2.1 引言 | 第15页 |
| 2.2 系统的描述及预备知识 | 第15-16页 |
| 2.3 主要结果 | 第16-20页 |
| 2.4 数值仿真 | 第20-21页 |
| 2.5 结论 | 第21-22页 |
| 第三章 具有干扰和离散时滞的神经网络稳定性分析 | 第22-28页 |
| 3.1 系统的描述及预备知识 | 第22-23页 |
| 3.2 主要结果 | 第23-27页 |
| 3.3 数值仿真 | 第27页 |
| 3.4 结论 | 第27-28页 |
| 第四章 具有时变时滞的递归神经网络指数稳定性分析 | 第28-42页 |
| 4.1 系统的描述及预备知识 | 第28-29页 |
| 4.2 主要结果 | 第29-39页 |
| 4.3 数值仿真 | 第39-41页 |
| 4.4 结论 | 第41-42页 |
| 第五章 总结与展望 | 第42-43页 |
| 致谢 | 第43-44页 |
| 参考文献 | 第44-48页 |
| 硕士期间取得研究成果 | 第48-49页 |