| 摘要 | 第1-7页 |
| ABSTRACT | 第7-11页 |
| 1 绪论 | 第11-18页 |
| ·神经网络发展概述 | 第11-13页 |
| ·脉冲神经网络概述 | 第13-14页 |
| ·时滞神经网络及其稳定性概述 | 第14-16页 |
| ·本文的组织结构 | 第16-17页 |
| ·符号说明 | 第17-18页 |
| 2 具有时变时滞的递归神经网络的渐近稳定性分析 | 第18-25页 |
| ·引言 | 第18页 |
| ·时变时滞神经网络模型及其转换 | 第18-20页 |
| ·时变时滞神经网络的全局渐近稳定性 | 第20-22页 |
| ·数值例子 | 第22-24页 |
| ·本章小结 | 第24-25页 |
| 3 时变时滞递归神经网络时滞区间相关稳定性分析 | 第25-32页 |
| ·引言 | 第25页 |
| ·问题的描述和主要结果 | 第25-30页 |
| ·举例说明 | 第30-31页 |
| ·本章小结 | 第31-32页 |
| 4 线性时变系统的时滞相关鲁棒稳定性及其在时滞神经网络中的应用 | 第32-50页 |
| ·引言 | 第32-33页 |
| ·问题的提出和预备知识 | 第33-35页 |
| ·带时滞的区间时变系统的稳定性判断准则 | 第35-40页 |
| ·时滞神经网络模型的稳定性分析 | 第40-44页 |
| ·时滞参数的稳定区间 | 第44页 |
| ·数值例子 | 第44-48页 |
| ·本章小结 | 第48-50页 |
| 5 脉冲对时滞双向联想记忆神经网络的镇定影响 | 第50-57页 |
| ·问题描述和预备知识 | 第50-52页 |
| ·主要结论 | 第52-55页 |
| ·数值实例 | 第55-56页 |
| ·本章小结 | 第56-57页 |
| 6 带脉冲和时滞的广义BAM 神经网络的稳定性分析 | 第57-63页 |
| ·问题描述 | 第57-58页 |
| ·主要结论 | 第58-61页 |
| ·数值实例 | 第61-62页 |
| ·本章小结 | 第62-63页 |
| 7 混杂脉冲开关神经网络 | 第63-86页 |
| ·引言 | 第63-64页 |
| ·混杂神经网络及预备知识 | 第64-67页 |
| ·稳定性分析 | 第67-81页 |
| ·数值例子 | 第81-85页 |
| ·本章小结 | 第85-86页 |
| 8 结论 | 第86-87页 |
| 致谢 | 第87-88页 |
| 参考文献 | 第88-102页 |
| 附录 | 第102-104页 |