| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6页 |
| 目录 | 第7-8页 |
| 第1章 绪论 | 第8-13页 |
| 1.1 神经网络的发展历史 | 第8-9页 |
| 1.2 有关随机神经网络的研究现状 | 第9-11页 |
| 1.3 本文的主要工作及创新点 | 第11-12页 |
| 1.4 本文中涉及到的符号说明 | 第12-13页 |
| 第2章 预备知识 | 第13-16页 |
| 2.1 随机微分方程 | 第13页 |
| 2.2 随机过程和 Brown 运动 | 第13页 |
| 2.3 伊藤公式与几类随机稳定性 | 第13-16页 |
| 第3章 带分布时滞 Hopfield 模型的稳定性 | 第16-27页 |
| 3.1 Hopfield 模型背景 | 第16页 |
| 3.2 具有分布时滞的 Hopfield 模型及相关引理 | 第16-18页 |
| 3.3 带有界分布时滞的 Hopfield 模型的稳定性分析 | 第18-21页 |
| 3.4 带有无界分布时滞的 Hopfield 模型的稳定性分析 | 第21-26页 |
| 3.5 例子和数值模拟 | 第26-27页 |
| 第4章 带时滞随机模糊 Cohen-Grossberg 神经网络的几乎肯定指数稳定性 | 第27-35页 |
| 4.1 带时滞的随机模糊 Cohen-Grossberg 神经网络的研究背景 | 第27-28页 |
| 4.2 相关预备知识 | 第28-30页 |
| 4.3 主要结果 | 第30-35页 |
| 结论 | 第35-37页 |
| 参考文献 | 第37-41页 |
| 致谢 | 第41页 |
