| 中文摘要 | 第6-8页 |
| ABSTRACT | 第8-9页 |
| 第一章 绪论 | 第12-22页 |
| 1.1 课题研究的意义 | 第12-15页 |
| 1.2 研究背景、研究动机及国内外研究现状 | 第15-20页 |
| 1.2.1 忆阻神经网络 | 第15-17页 |
| 1.2.2 状态估计 | 第17-18页 |
| 1.2.3 部分信息丢失 | 第18-19页 |
| 1.2.4 事件触发机制 | 第19-20页 |
| 1.2.5 内容提要 | 第20页 |
| 1.3 主要贡献及创新点 | 第20-22页 |
| 第二章 状态估计问题的理论基础 | 第22-29页 |
| 2.1 状态估计方法的基本原理 | 第22-24页 |
| 2.2 网络通信协议 | 第24-25页 |
| 2.3 Lyapunov稳定性理论 | 第25-27页 |
| 2.3.1 稳定性的定义 | 第25-26页 |
| 2.3.2 Lyapunov稳定性判别法 | 第26-27页 |
| 2.4 预备知识 | 第27-28页 |
| 2.4.1 相关定义 | 第27页 |
| 2.4.2 基本假设 | 第27-28页 |
| 2.4.3 主要引理 | 第28页 |
| 2.5 本章小结 | 第28-29页 |
| 第三章 带有随机发生部分测量丢失现象的离散忆阻神经网络H_∞状态估计 | 第29-37页 |
| 3.1 引言 | 第29页 |
| 3.2 问题描述 | 第29-32页 |
| 3.2.1 基于Kirchhoff定律的DMNNs建模 | 第29-30页 |
| 3.2.2 随机发生的部分测量丢失模型 | 第30-32页 |
| 3.3 性能分析 | 第32-34页 |
| 3.3.1 系统稳定性分析 | 第32-33页 |
| 3.3.2 系统抗干扰性能分析 | 第33-34页 |
| 3.4 状态估计器设计 | 第34-36页 |
| 3.5 本章小结 | 第36-37页 |
| 第四章 事件触发下带有不完全信息测量的一类忆阻神经网络集员状态估计 | 第37-48页 |
| 4.1 引言 | 第37页 |
| 4.2 问题描述 | 第37-45页 |
| 4.2.1 带有参数不确定的DMNNs建模 | 第37-39页 |
| 4.2.2 非随机部分测量丢失模型 | 第39-40页 |
| 4.2.3 事件触发协议的数学描述 | 第40页 |
| 4.2.4 半定规划问题约束条件 | 第40-45页 |
| 4.3 集员状态估计椭球的构造 | 第45页 |
| 4.4 基于事件触发机制的集员状态估计器设计 | 第45-47页 |
| 4.5 本章小结 | 第47-48页 |
| 第五章 算例验证 | 第48-57页 |
| 5.1 基于随机发生的?H状态估计仿真 | 第48-51页 |
| 5.2 基于非随机发生条件下集员状态估计仿真 | 第51-56页 |
| 5.3 本章小结 | 第56-57页 |
| 第六章 总结与展望 | 第57-59页 |
| 6.1 论文总结 | 第57页 |
| 6.2 工作展望 | 第57-59页 |
| 符号表 | 第59-60页 |
| 参考文献 | 第60-66页 |
| 在读期间发表的论文和承担科研及取得成果一览 | 第66-67页 |
| 致谢 | 第67-68页 |
