| 摘要 | 第5-6页 |
| abstract | 第6页 |
| 第一章 绪论 | 第9-16页 |
| 1.1 引言 | 第9页 |
| 1.2 神经网络简介 | 第9-10页 |
| 1.3 系统模型的介绍 | 第10-12页 |
| 1.3.1 时滞系统 | 第10-11页 |
| 1.3.2 中立型神经网络 | 第11-12页 |
| 1.3.3 同步系统 | 第12页 |
| 1.4 本文的主要内容和创新点 | 第12-13页 |
| 1.5 论文结构安排 | 第13-16页 |
| 第二章 预备知识 | 第16-19页 |
| 2.1 常微分方程的部分稳定性理论 | 第16页 |
| 2.2 相关引理 | 第16-19页 |
| 第三章 具有混合时变时滞的不确定神经网络的相关结论 | 第19-37页 |
| 3.1 具有混合时变时滞的不确定神经网络的相关结论 | 第19-28页 |
| 3.1.1 系统模型 | 第19-20页 |
| 3.1.2 不确定神经网络相关结论 | 第20-28页 |
| 3.2 具有混合时变时滞的不确定中立型神经网络的相关结论 | 第28-36页 |
| 3.2.1 系统模型 | 第29页 |
| 3.2.2 不确定中立型神经网络相关结论 | 第29-36页 |
| 3.3 本章小结 | 第36-37页 |
| 第四章 具有混合时变时滞的不确定切换神经网络的稳定性分析 | 第37-49页 |
| 4.1 神经网络全局指数稳定性分析 | 第37-44页 |
| 4.1.1 系统模型 | 第37-39页 |
| 4.1.2 系统指数稳定性分析 | 第39-44页 |
| 4.2 中立型神经网络全局指数稳定性分析 | 第44-48页 |
| 4.2.1 系统模型 | 第44-45页 |
| 4.2.2 系统指数稳定性分析 | 第45-48页 |
| 4.3 本章小结 | 第48-49页 |
| 第五章 具有混合时变时滞的不确定切换神经网络的反指数滞后同步 | 第49-59页 |
| 5.1 引言 | 第49页 |
| 5.2 系统模型 | 第49-51页 |
| 5.3 系统的反指数滞后同步分析 | 第51-58页 |
| 5.4 本章小结 | 第58-59页 |
| 第六章 总结与展望 | 第59-60页 |
| 致谢 | 第60-61页 |
| 参考文献 | 第61-65页 |
