| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-9页 |
| 第1章 概述 | 第9-17页 |
| ·神经网络简介 | 第9-11页 |
| ·神经网络发展过程 | 第9-10页 |
| ·神经网络的特点 | 第10页 |
| ·神经网络分类 | 第10-11页 |
| ·本文所研究问题背景 | 第11-13页 |
| ·具有不同时间尺度的竞争神经网络 | 第11页 |
| ·静态神经网络 | 第11-12页 |
| ·神经网络周期振荡性 | 第12页 |
| ·滞后型泛函微分方程 | 第12-13页 |
| ·本文主要工作 | 第13页 |
| ·预备知识 | 第13-17页 |
| ·概周期函数 | 第13-15页 |
| ·M-矩阵 | 第15-16页 |
| ·不动点方法 | 第16-17页 |
| 第2章 具有不同时间尺度的变时滞竞争神经网络概周期解的存在性和全局指数稳定性 | 第17-25页 |
| ·引言 | 第17-18页 |
| ·准备工作 | 第18-19页 |
| ·主要结果及证明 | 第19-24页 |
| ·例子 | 第24-25页 |
| 第3章 具有不同时间尺度的分布时滞竞争神经网络概周期解的存在性和全局指数稳定性 | 第25-33页 |
| ·引言 | 第25页 |
| ·准备工作 | 第25-26页 |
| ·主要结果及证明 | 第26-32页 |
| ·例子 | 第32-33页 |
| 第4章 时滞静态神经网络周期解的鲁棒指数稳定性 | 第33-39页 |
| ·引言 | 第33页 |
| ·准备工作 | 第33-35页 |
| ·主要结果及证明 | 第35-38页 |
| ·例子 | 第38-39页 |
| 参考文献 | 第39-41页 |
| 致谢 | 第41页 |