| 摘要 | 第1-5页 |
| ABSTRACT | 第5-9页 |
| 1 绪论 | 第9-19页 |
| ·神经网络的产生及发展 | 第9-12页 |
| ·脉冲神经网络概述 | 第12-14页 |
| ·时滞神经网络概述 | 第14-16页 |
| ·本文研究目的 | 第16-17页 |
| ·作者的主要工作 | 第17-19页 |
| 2 时滞神经网络的脉冲稳定化 | 第19-33页 |
| ·脉冲控制理论简介 | 第19-22页 |
| ·脉冲控制的概念和分类 | 第19-20页 |
| ·脉冲控制的数学模型 | 第20页 |
| ·线性脉冲控制 | 第20-21页 |
| ·非线性脉冲控制 | 第21-22页 |
| ·问题陈述 | 第22-24页 |
| ·主要结论 | 第24-30页 |
| ·系统（2.16）参数确定时的脉冲稳定化 | 第24-27页 |
| ·参数不确定时系统(2.16)的脉冲稳定化 | 第27-29页 |
| ·脉冲控制器的设计 | 第29-30页 |
| ·数值实例 | 第30-32页 |
| ·本章小结 | 第32-33页 |
| 3 多时滞脉冲细胞神经网络的稳定性分析 | 第33-51页 |
| ·问题描述和预备知识 | 第33-36页 |
| ·脉冲多时滞细胞神经网络的渐近稳定性 | 第36-42页 |
| ·脉冲多时滞细胞神经网络的指数稳定性 | 第42-48页 |
| ·数值实例 | 第48-49页 |
| ·本章小结 | 第49-51页 |
| 4 脉冲对时滞细胞神经网络指数稳定性的影响 | 第51-63页 |
| ·引言及预备知识 | 第51页 |
| ·主要结论 | 第51-57页 |
| ·几个例子 | 第57-61页 |
| ·本章小结 | 第61-63页 |
| 5 脉冲时滞BAM 神经网络周期解的存在性和指数稳定性 | 第63-81页 |
| ·引言 | 第63-64页 |
| ·预备知识 | 第64-69页 |
| ·周期解的存在性 | 第69-71页 |
| ·周期解的全局指数稳定性 | 第71-76页 |
| ·数值实例 | 第76-80页 |
| ·本章小结 | 第80-81页 |
| 6 脉冲时滞神经网络周期解的存在性和指数稳定性 | 第81-95页 |
| ·周期解的存在性和指数稳定性 | 第81-88页 |
| ·数值实例 | 第88-93页 |
| ·本章小结 | 第93-95页 |
| 7 带有LEAKAGE 时滞的神经网络周期解的稳定性 | 第95-105页 |
| ·引言和预备知识 | 第95页 |
| ·系统周期解的渐近稳定性 | 第95-97页 |
| ·系统周期解的指数稳定性 | 第97-100页 |
| ·数值例子 | 第100-102页 |
| ·本章小结 | 第102-105页 |
| 8 结论 | 第105-107页 |
| 致谢 | 第107-109页 |
| 参考文献 | 第109-124页 |
| 附录 | 第124-125页 |
| A 攻读博士学位期间发表的论文 | 第124-125页 |
| B 攻读博士学位期间参加的科研项目情况 | 第125页 |
| C 攻读博士学位期间参加学术会议情况 | 第125页 |