| 致谢 | 第1-6页 |
| 摘要 | 第6-7页 |
| Abstract | 第7-9页 |
| 目次 | 第9-11页 |
| 1 绪论 | 第11-21页 |
| ·引言 | 第11页 |
| ·研究背景及研究现状 | 第11-19页 |
| ·本文主要工作 | 第19-21页 |
| 2 预备知识 | 第21-27页 |
| ·稳定性理论 | 第21-23页 |
| ·线性矩阵不等式 | 第23-27页 |
| 3 具有混合时滞的离散型神经网络的状态估计 | 第27-41页 |
| ·引言 | 第27页 |
| ·问题描述 | 第27-30页 |
| ·主要结论及证明 | 第30-37页 |
| ·仿真实例 | 第37-39页 |
| ·小结 | 第39-41页 |
| 4 时滞静态神经网络的H_∞滤波 | 第41-55页 |
| ·引言 | 第41页 |
| ·问题描述 | 第41-43页 |
| ·主要结论及证明 | 第43-51页 |
| ·仿真实例 | 第51-54页 |
| ·小结 | 第54-55页 |
| 5 丢失测量下离散时滞Markovian神经网络的L_2-L_∞滤波器设计 | 第55-73页 |
| ·引言 | 第55-56页 |
| ·问题描述 | 第56-58页 |
| ·主要结论及证明 | 第58-69页 |
| ·仿真实例 | 第69-72页 |
| ·小结 | 第72-73页 |
| 6 总结与展望 | 第73-75页 |
| ·论文研究工作总结 | 第73-74页 |
| ·今后研究工作展望 | 第74-75页 |
| 参考文献 | 第75-82页 |
| 读硕士学位期间主要研究成果 | 第82页 |