| 摘要 | 第5-7页 |
| Abstract | 第7-8页 |
| 第一章 绪论 | 第11-18页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第11-12页 |
| 1.2 国内外研究的现状和发展动态 | 第12-16页 |
| 1.2.1 关于处理时滞的问题、方法、困难 | 第13-15页 |
| 1.2.2 关于处理脉冲的问题、方法、困难 | 第15-16页 |
| 1.2.3 关于处理系统同步控制的问题、方法、困难 | 第16页 |
| 1.3 本文的主要研究内容和结构 | 第16-18页 |
| 第二章 脉冲Cohen-Grossberg神经网络稳定性 | 第18-32页 |
| 2.1 引言 | 第18-22页 |
| 2.2 问题描述 | 第22-23页 |
| 2.3 预备知识 | 第23-24页 |
| 2.4 主要结果 | 第24-30页 |
| 2.5 举例与数值仿真 | 第30-31页 |
| 2.6 本章小结 | 第31-32页 |
| 第三章 一类多时滞非线性积分微分方程的耗散性和稳定性 | 第32-45页 |
| 3.1 引言 | 第32-33页 |
| 3.2 广义的Halanay’s不等式 | 第33-36页 |
| 3.3 时滞积分微分系统的耗散性和稳定性 | 第36-42页 |
| 3.4 举例与数值仿真 | 第42-43页 |
| 3.5 本章小结 | 第43-45页 |
| 第四章 混合时滞Cohen-Grossberg神经网络的同步控制 | 第45-68页 |
| 4.1 引言 | 第45-46页 |
| 4.2 带随机扰动的混合时滞Cohen-Grossberg神经网络的自适应同步性 | 第46-56页 |
| 4.2.1 问题描述 | 第46-48页 |
| 4.2.2 预备知识 | 第48-49页 |
| 4.2.3 主要结果 | 第49-53页 |
| 4.2.4 举例与仿真 | 第53-56页 |
| 4.3 脉冲控制下的具有未知参数混合变时滞Cohen-Grossberg神经网络的p次指数同步 | 第56-65页 |
| 4.3.1 问题描述 | 第56-57页 |
| 4.3.2 预备知识 | 第57-60页 |
| 4.3.3 主要结果 | 第60-64页 |
| 4.3.4 举例与仿真 | 第64-65页 |
| 4.4 本章小结 | 第65-68页 |
| 第五章 带反应扩散项的神经网络的同步控制 | 第68-84页 |
| 5.1 引言 | 第68-69页 |
| 5.2 问题描述 | 第69-70页 |
| 5.3 预备知识 | 第70-73页 |
| 5.4 主要结果 | 第73-81页 |
| 5.5 举例 | 第81-83页 |
| 5.6 本章小结 | 第83-84页 |
| 第六章 多组耦合系统的稳定性与镇定 | 第84-108页 |
| 6.1 引言 | 第84-85页 |
| 6.2 预备知识 | 第85-88页 |
| 6.3 多组耦合系统的稳定性 | 第88-97页 |
| 6.3.1 问题描述 | 第88-89页 |
| 6.3.2 主要结果 | 第89-94页 |
| 6.3.3 举例 | 第94-97页 |
| 6.4 时滞反馈和非线性脉冲控制下的多组耦合线性随机系统的镇定 | 第97-106页 |
| 6.4.1 问题描述 | 第97-98页 |
| 6.4.2 主要结果 | 第98-104页 |
| 6.4.3 举例 | 第104-106页 |
| 6.5 本章小结 | 第106-108页 |
| 总结与展望 | 第108-110页 |
| 参考文献 | 第110-125页 |
| 附录 | 第125-127页 |
| 攻读博士学位期间取得的研究成果 | 第127-130页 |
| 致谢 | 第130-132页 |
| 附件 | 第132页 |
