| 中文摘要 | 第1-5页 |
| 英文摘要 | 第5-7页 |
| 目录 | 第7-9页 |
| 第一章 绪论 | 第9-14页 |
| ·神经网络综述 | 第9-10页 |
| ·神经网络稳定与控制研究现状 | 第10页 |
| ·本文的内容与结构 | 第10-11页 |
| ·本文的创新之处 | 第11-14页 |
| 第二章 预备知识 | 第14-18页 |
| ·李雅普诺夫稳定性理论 | 第14-15页 |
| ·相关定义 | 第15-16页 |
| ·相关引理 | 第16-17页 |
| ·符号说明 | 第17-18页 |
| 第三章 变时滞模糊细胞神经网络系统的鲁棒稳定性分析 | 第18-37页 |
| ·系统模型描述 | 第18-19页 |
| ·主要结论 | 第19-35页 |
| ·鲁棒渐近稳定性分析 | 第19-27页 |
| ·鲁棒指数稳定性分析 | 第27-35页 |
| ·数值实例 | 第35-36页 |
| ·小结 | 第36-37页 |
| 第四章 基于LMI方法的模糊神经网络系统的指数稳定性分析 | 第37-51页 |
| ·系统模型描述 | 第37-38页 |
| ·主要结论 | 第38-48页 |
| ·数值实例 | 第48-50页 |
| ·小结 | 第50-51页 |
| 第五章 具变系数的模糊神经网络系统的指数稳定性分析 | 第51-62页 |
| ·系统模型描述 | 第51-52页 |
| ·主要结论 | 第52-59页 |
| ·一般情况下的指数稳定性分析 | 第52-57页 |
| ·特殊情况下的指数稳定性分析 | 第57-59页 |
| ·数值实例 | 第59-61页 |
| ·小结 | 第61-62页 |
| 结论与展望 | 第62-64页 |
| 参考文献 | 第64-68页 |
| 致谢 | 第68页 |
