| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6页 |
| 1. 概述 | 第9-14页 |
| 1.1 人工神经网络简介 | 第9-10页 |
| 1.2 神经网络动力学行为的研究方法 | 第10-12页 |
| 1.2.1 Lyapunov函数方法 | 第10-12页 |
| 1.2.2 不动点理论方法 | 第12页 |
| 1.3 本文主要研究内容及背景 | 第12-14页 |
| 2. Lyapunov泛函方法研究高阶的S-分布时滞随机Hopfield神经网络的稳定性 | 第14-23页 |
| 2.1 背景 | 第14页 |
| 2.2 预备知识 | 第14-17页 |
| 2.3 主要结果 | 第17-21页 |
| 2.4 应用举例 | 第21-22页 |
| 2.5 本章小结 | 第22-23页 |
| 3. 不动点理论方法研究S-分布时滞随机神经网络的适定性与吸引性 | 第23-31页 |
| 3.1 背景 | 第23页 |
| 3.2 预备知识 | 第23-25页 |
| 3.3 主要结果 | 第25-30页 |
| 3.4 实例 | 第30页 |
| 3.5 本章小结 | 第30-31页 |
| 4. 不动点理论方法研究中立型S-分布时滞随机神经网络的适定性与吸引性 | 第31-37页 |
| 4.1 背景 | 第31页 |
| 4.2 预备知识 | 第31-32页 |
| 4.3 主要结果 | 第32-36页 |
| 4.4 本章小结 | 第36-37页 |
| 总结与展望 | 第37-39页 |
| 参考文献 | 第39-43页 |
| 致谢 | 第43-45页 |
| 个人简历 | 第45页 |
| 攻读硕士学位期间完成的文章 | 第45页 |
