| 摘要 | 第4-6页 |
| Abstract | 第6-8页 |
| 1 绪论 | 第12-19页 |
| 1.1 研究的背景和意义 | 第12-14页 |
| 1.2 概述忆阻递归神经网络研究进展 | 第14-15页 |
| 1.3 数学基础 | 第15-16页 |
| 1.4 概述本文的主要工作 | 第16-19页 |
| 2 基于忆阻的时滞递归神经网络的全局稳定性 | 第19-33页 |
| 2.1 引言 | 第19-21页 |
| 2.2 预备知识和引理 | 第21-24页 |
| 2.3 全局稳定性分析 | 第24-29页 |
| 2.4 数值仿真例子 | 第29-31页 |
| 2.5 本章总结 | 第31-33页 |
| 3 基于忆阻的时滞递归神经网络的指数镇定 | 第33-51页 |
| 3.1 引言 | 第33-34页 |
| 3.2 模型描述和预备知识 | 第34-36页 |
| 3.3 间歇控制下的指数镇定 | 第36-46页 |
| 3.4 数值仿真例子 | 第46-50页 |
| 3.5 本章总结 | 第50-51页 |
| 4 基于忆阻的时滞递归神经网络的周期稳定性 | 第51-66页 |
| 4.1 引言 | 第51-52页 |
| 4.2 预备知识和定义、引理 | 第52-54页 |
| 4.3 全局指数周期稳定性分析 | 第54-61页 |
| 4.4 数值仿真例子 | 第61-64页 |
| 4.5 本章总结 | 第64-66页 |
| 5 连续反馈条件下的忆阻时滞神经网络的同步控制 | 第66-82页 |
| 5.1 引言 | 第66-67页 |
| 5.2 预备知识和引理 | 第67-71页 |
| 5.3 连续反馈控制下的指数同步 | 第71-77页 |
| 5.4 数值仿真例子 | 第77-78页 |
| 5.5 本章总结 | 第78-82页 |
| 6 间歇反馈条件下的忆阻时滞神经网络的同步控制 | 第82-101页 |
| 6.1 引言 | 第82-83页 |
| 6.2 模型描述和预备知识 | 第83-87页 |
| 6.3 间歇控制下的指数同步 | 第87-97页 |
| 6.4 数值仿真例子 | 第97-100页 |
| 6.5 本章总结 | 第100-101页 |
| 7 总结与展望 | 第101-103页 |
| 7.1 本文总结 | 第101页 |
| 7.2 研究展望 | 第101-103页 |
| 致谢 | 第103-104页 |
| 参考文献 | 第104-114页 |
| 附录1 攻读博士学位期间发表的论文 | 第114-116页 |
| 附录2 攻读博士学位期间参加的科研项目及获得的奖励 | 第116-117页 |
| 附录3 攻读博士学位期间发表的论文与学位论文的对应关系 | 第117页 |