| 致谢 | 第4-5页 |
| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 变量注释表 | 第13-14页 |
| 1 绪论 | 第14-18页 |
| 1.1 研究背景和意义 | 第14页 |
| 1.2 研究现状 | 第14-16页 |
| 1.3 研究内容 | 第16页 |
| 1.4 预备知识 | 第16-18页 |
| 2 噪声对对递归神经网络解的稳定性影响 | 第18-34页 |
| 2.1 引言 | 第18-19页 |
| 2.2 随机递归神经网络的全局指数稳定 | 第19-23页 |
| 2.3 随机时滞递归神经网络的全局指数稳定 | 第23-29页 |
| 2.4 数值仿真 | 第29-33页 |
| 2.5 本章小结 | 第33-34页 |
| 3 时滞对随机神经网络解的稳定性的影响 | 第34-40页 |
| 3.1 引言 | 第34页 |
| 3.2 具有时滞的随机递归神经网络的全局指数稳定 | 第34-38页 |
| 3.3 噪声具有时滞的随机时滞递归神经网络的全局指数稳定 | 第38-39页 |
| 3.4 数值仿真 | 第39页 |
| 3.5 本章小结 | 第39-40页 |
| 4 联结权矩阵对随机递归神经网络解的稳定性的影响 | 第40-48页 |
| 4.1 引言 | 第40-41页 |
| 4.2 基于联结权矩阵的随机递归神经网络的全局指数稳定 | 第41-43页 |
| 4.3 基于联结权矩阵的随机时滞递归神经网络的全局指数稳定 | 第43-45页 |
| 4.4 数值仿真 | 第45-47页 |
| 4.5 本章小结 | 第47-48页 |
| 5 总结与展望 | 第48-50页 |
| 5.1 全文总结 | 第48页 |
| 5.2 未来展望 | 第48-50页 |
| 参考文献 | 第50-54页 |
| 作者简历 | 第54-56页 |
| 学位论文数据集 | 第56页 |
