| 摘要 | 第1-6页 |
| ABSTRACT | 第6-8页 |
| 第一章 绪论 | 第8-13页 |
| ·随机神经网络稳定性的研究背景及发展 | 第8-9页 |
| ·本文的主要工作 | 第9-13页 |
| 第二章 随机微分方程的稳定性 | 第13-19页 |
| ·随机微分方程的基本概念 | 第13页 |
| ·随机过程和Brown 运动 | 第13-14页 |
| ·It(o|^) 积分和It(o|^) 公式 | 第14-17页 |
| ·It(o|^) 型随机泛函微分方程的稳定性 | 第17-19页 |
| 第三章 离散时滞随机 Cohen-Grossberg 神经网络模稳定性 | 第19-35页 |
| ·引言 | 第19-20页 |
| ·离散时滞随机CGNN 模型介绍及相关引理 | 第20-21页 |
| ·离散时滞随机CGNN 模型稳定性分析 | 第21-24页 |
| ·一类推广的离散时滞随机CGNN 模型介绍及相关引理 | 第24-27页 |
| ·一类推广的离散时滞随机CGNN 模型稳定性分析 | 第27-33页 |
| ·应用举例 | 第33-34页 |
| ·本章小结 | 第34-35页 |
| 第四章 无界分布时滞的随机 Cohen-Grossberg 神经网络模型稳定性 | 第35-42页 |
| ·引言 | 第35-36页 |
| ·模型描述 | 第36-37页 |
| ·模型的几乎必然指数稳定性 | 第37-41页 |
| ·一个例子 | 第41页 |
| ·本章小结 | 第41-42页 |
| 结论 | 第42-44页 |
| 参考文献 | 第44-48页 |
| 致谢 | 第48-49页 |
| 附录A 攻读学位期间所发表的学术论文目录 | 第49页 |
