| 摘要 | 第1-4页 |
| Abstract | 第4-8页 |
| 第1章 绪论 | 第8-16页 |
| ·人工神经网络的历史背景 | 第8-10页 |
| ·人工神经网络的拓扑结构 | 第10-11页 |
| ·人工神经元模型 | 第10-11页 |
| ·人工神经网络结构 | 第11页 |
| ·时滞神经网络稳定性的研究概况 | 第11-15页 |
| ·论文的主要工作 | 第15-16页 |
| 第2章 连续型Hopfield 神经网络的稳定性分析 | 第16-36页 |
| ·引言 | 第16页 |
| ·具有脉冲和时滞的Hopfield 神经网络平衡点的稳定性 | 第16-22页 |
| ·系统描述和预备知识 | 第16-18页 |
| ·平衡点的存在性与指数稳定性 | 第18-22页 |
| ·数值实例 | 第22页 |
| ·具有反向Lipschitz 连续的Hopfield 神经网络的全局指数稳定性 | 第22-30页 |
| ·系统模型与预备知识 | 第22-24页 |
| ·主要结果及证明 | 第24-30页 |
| ·数值实例 | 第30页 |
| ·一类变时滞的Hopfield 神经网络的全局指数稳定性 | 第30-35页 |
| ·系统描述和预备知识 | 第30-31页 |
| ·主要结果及证明 | 第31-35页 |
| ·数值实例 | 第35页 |
| ·本章小结 | 第35-36页 |
| 第3章 具有有限分布时滞的神经网络的全局指数稳定性分析 | 第36-52页 |
| ·引言 | 第36页 |
| ·一类具有有限分布时滞的神经网络的全局指数稳定性 | 第36-44页 |
| ·系统描述和预备知识 | 第36-38页 |
| ·主要结果及证明 | 第38-43页 |
| ·数值实例 | 第43-44页 |
| ·具有脉冲和有限分布时滞的一类神经网络的全局指数稳定性 | 第44-51页 |
| ·系统描述和预备知识 | 第44-45页 |
| ·主要结果及证明 | 第45-50页 |
| ·数值实例 | 第50-51页 |
| ·本章小结 | 第51-52页 |
| 第4章 具有有限分布时滞的神经网络的耗散性 | 第52-62页 |
| ·引言 | 第52页 |
| ·网络模型与预备知识 | 第52-53页 |
| ·主要结果及证明 | 第53-60页 |
| ·数值实例 | 第60-61页 |
| ·本章小结 | 第61-62页 |
| 结论 | 第62-63页 |
| 参考文献 | 第63-68页 |
| 攻读硕士学位期间承担的科研任务与主要成果 | 第68-69页 |
| 致谢 | 第69-70页 |
| 作者简介 | 第70页 |
