| 摘要 | 第5-6页 |
| ABSTRACT | 第6页 |
| 第1章 绪论 | 第9-15页 |
| 1.1 分数阶神经网络的起源 | 第9-10页 |
| 1.2 分数阶神经网络的概述 | 第10-12页 |
| 1.2.1 分数阶微积分的三种定义 | 第10-11页 |
| 1.2.2 分数阶神经网络模型概述 | 第11-12页 |
| 1.3 分数阶神经网络的研究意义与研究现状 | 第12-14页 |
| 1.4 论文的主要内容与结构 | 第14-15页 |
| 第2章 混合时滞的分数阶神经网络的准一致稳定性 | 第15-27页 |
| 2.1 引言 | 第15页 |
| 2.2 模型描述 | 第15-16页 |
| 2.3 预备知识 | 第16-17页 |
| 2.4 主要结论 | 第17-22页 |
| 2.5 数值算例 | 第22-26页 |
| 2.6 本章小结 | 第26-27页 |
| 第3章 带有脉冲的分数阶神经网络的全局Mittag- Leffler稳定 | 第27-39页 |
| 3.1 引言 | 第27页 |
| 3.2 模型描述 | 第27-28页 |
| 3.3 预备知识 | 第28-31页 |
| 3.4 带有脉冲的分数阶神经网络的平衡点的存在性和唯一性 | 第31-34页 |
| 3.5 带有脉冲的分数阶神经网络的全局Mittag- Leffler稳定分析 | 第34-36页 |
| 3.6 数值仿真 | 第36-38页 |
| 3.7 本章小结 | 第38-39页 |
| 第4章 带有脉冲的分数阶神经网络的解的存在性 | 第39-49页 |
| 4.1 引言 | 第39页 |
| 4.2 模型描述 | 第39页 |
| 4.3 预备知识 | 第39-41页 |
| 4.4 主要结论 | 第41-47页 |
| 4.4.1 带有脉冲的分数阶神经网络的解的存在唯一性 | 第41-44页 |
| 4.4.2 带有脉冲的分数阶神经网络的解的存在性 | 第44-47页 |
| 4.5 数值例子 | 第47-48页 |
| 4.6 本章小结 | 第48-49页 |
| 结论 | 第49-51页 |
| 参考文献 | 第51-55页 |
| 攻读硕士学位期间承担的科研任务与主要成果 | 第55-56页 |
| 致谢 | 第56页 |
