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几类特殊时滞神经网络的脉冲与切换控制

中文摘要第3-5页
英文摘要第5-7页
1 绪论第10-22页
    1.1 人工神经网络概述第10-14页
        1.1.1 人工神经网络简介第10-12页
        1.1.2 递归神经网络动力学概述第12-14页
    1.2 具有惯性项的时滞神经网络第14页
    1.3 脉冲时滞神经网络第14-16页
        1.3.1 脉冲系统第15页
        1.3.2 时滞神经网络的脉冲控制第15-16页
    1.4 切换时滞神经网络第16-18页
        1.4.1 切换系统第17页
        1.4.2 时滞神经网络的切换控制第17-18页
    1.5 忆阻器及忆阻神经网络第18-20页
    1.6 本论文的主要研究内容第20-22页
2 基于脉冲控制的时滞惯性BAM神经网络的稳定性分析第22-36页
    2.1 引言第22-23页
    2.2 问题阐述第23-26页
    2.3 稳定性分析第26-29页
    2.4 数值模拟第29-34页
    2.5 本章小结第34-36页
3 基于脉冲控制的时滞Cohen-Grossberg神经网络周期解的存在性及稳定性分析第36-50页
    3.1 引言第36-37页
    3.2 问题阐述第37-39页
    3.3 稳定性分析第39-44页
    3.4 数值模拟第44-49页
    3.5 本章小结第49-50页
4 基于时变脉冲的时滞忆阻神经网络的稳定性分析第50-62页
    4.1 引言第50-51页
    4.2 问题阐述第51-54页
    4.3 稳定性分析第54-59页
    4.4 数值模拟第59-61页
    4.5 本章小结第61-62页
5 基于切换控制的时滞神经网络的稳定性分析第62-88页
    5.1 引言第62-63页
    5.2 问题阐述第63-65页
    5.3 仅具有不稳定子系统的切换神经网络的稳定性分析第65-70页
    5.4 仅具有稳定子系统的切换神经网络的稳定性分析第70-74页
    5.5 具有稳定和不稳定子系统的切换神经网络的稳定性分析第74-80页
    5.6 数值模拟第80-86页
    5.7 本章小结第86-88页
6 总结和展望第88-90页
致谢第90-92页
参考文献第92-104页
附录第104页
    A. 作者在攻读博士学位期间发表及完成的论文目录第104页
    B.攻读博士学位期间参加的科研项目目录第104页
    C.参加的学术会议第104页

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