| 摘要 | 第5-7页 |
| Abstract | 第7-8页 |
| 第1章 绪论 | 第11-18页 |
| 1.1 本课题的研究目的和理论意义 | 第11-12页 |
| 1.1.1 课题来源 | 第11页 |
| 1.1.2 研究目的及意义 | 第11-12页 |
| 1.2 递归神经网络研究现状 | 第12-14页 |
| 1.2.1 离散递归神经网络研究现状 | 第12页 |
| 1.2.2 离散时滞递归神经网络研究现状 | 第12-13页 |
| 1.2.3 离散忆阻递归神经网络研究现状 | 第13-14页 |
| 1.3 基于不完全测量信息的离散递归神经网络研究现状 | 第14-15页 |
| 1.3.1 测量丢失 | 第14页 |
| 1.3.2 信号量化 | 第14-15页 |
| 1.4 离散递归神经网络的多指标状态估计研究现状 | 第15-17页 |
| 1.4.1 H∞状态估计 | 第15-16页 |
| 1.4.2 非脆弱性 | 第16页 |
| 1.4.3 有限时有界 | 第16-17页 |
| 1.5 主要内容 | 第17-18页 |
| 第2章 具有测量丢失与混和时滞的神经网络的非脆弱状态估计 | 第18-37页 |
| 2.1 问题描述 | 第18-21页 |
| 2.2 主要结论 | 第21-29页 |
| 2.3 数值仿真 | 第29-36页 |
| 2.4 本章小结 | 第36-37页 |
| 第3章 测量丢失和随机时滞影响下忆阻神经网络有限时有界H∞状态估计.. | 第37-49页 |
| 3.1 问题描述 | 第37-40页 |
| 3.2 主要结论 | 第40-45页 |
| 3.3 数值仿真 | 第45-48页 |
| 3.4 本章小结 | 第48-49页 |
| 第4章 基于随机信号量化的忆阻神经网络有限时非脆弱状态估计 | 第49-65页 |
| 4.1 问题描述 | 第49-52页 |
| 4.2 主要结论 | 第52-59页 |
| 4.3 数值仿真 | 第59-64页 |
| 4.4 本章小结 | 第64-65页 |
| 结论 | 第65-67页 |
| 参考文献 | 第67-73页 |
| 攻读学位期间发表的学术论文 | 第73-74页 |
| 致谢 | 第74-75页 |
