| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-10页 |
| 第一章 绪论 | 第10-16页 |
| ·时滞神经网络的一些特点和研究方法 | 第10-11页 |
| ·时滞神经网络的稳定性研究状况 | 第11-12页 |
| ·时滞神经网络的Hopf 分岔与周期解 | 第12-13页 |
| ·时滞神经网络的分岔控制研究现状 | 第13-14页 |
| ·本文的主要内容和创新点 | 第14-16页 |
| ·主要研究内容 | 第14-15页 |
| ·主要创新点 | 第15-16页 |
| 第二章 稳定性﹑分岔及分岔控制的基本理论和方法 | 第16-26页 |
| ·稳定性理论及其研究方法 | 第16-18页 |
| ·稳定性和结构稳定性 | 第16-17页 |
| ·稳定性的研究方法 | 第17-18页 |
| ·分岔理论 | 第18-20页 |
| ·基本概念 | 第18-19页 |
| ·Hopf 分岔 | 第19-20页 |
| ·研究非线性系统分岔的基本方法 | 第20-22页 |
| ·中心流形方法 | 第20-21页 |
| ·Poincare 范式法 | 第21-22页 |
| ·分岔方向、稳定性和周期计算公式 | 第22页 |
| ·分岔控制的主要方法 | 第22-25页 |
| ·线性和非线性控制器 | 第22-23页 |
| ·Washout-filter 方法 | 第23页 |
| ·频域分析和数值逼近方法 | 第23页 |
| ·正规形方法 | 第23-24页 |
| ·混合控制 | 第24-25页 |
| ·本章小结 | 第25-26页 |
| 第三章 时滞Cohen-Grossberg 神经网络的指数稳定性 | 第26-43页 |
| ·模型描述及准备知识 | 第26-28页 |
| ·平衡点的存在唯一性 | 第28-32页 |
| ·解的有界性和平衡点的指数稳定性 | 第32-38页 |
| ·例子及数值模拟仿真 | 第38-42页 |
| ·本章小结 | 第42-43页 |
| 第四章 时滞Hopfield 神经网络的分岔与控制 | 第43-70页 |
| ·时滞Hopfield 神经网络的Hopf 分岔 | 第43-59页 |
| ·模型描述 | 第43页 |
| ·局部稳定性和分岔的存在性 | 第43-48页 |
| ·分岔方向及稳定性 | 第48-55页 |
| ·例子与数值模拟仿真 | 第55-59页 |
| ·时滞Hopfield 神经网络的分岔控制 | 第59-69页 |
| ·模型描述 | 第59页 |
| ·受控系统的稳定性和分岔分析 | 第59-64页 |
| ·例子和数值模拟仿真 | 第64-69页 |
| ·本章小结 | 第69-70页 |
| 第五章 总结和展望 | 第70-72页 |
| ·总结 | 第70页 |
| ·展望 | 第70-72页 |
| 参考文献 | 第72-79页 |
| 致谢 | 第79-80页 |
| 在学期间的研究成果及发表的学术论文 | 第80页 |