| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-10页 |
| 第1章 绪论 | 第10-16页 |
| ·人工神经网络的发展史 | 第10-12页 |
| ·用神经网络求解优化问题以及时滞神经网络的研究状况 | 第12-14页 |
| ·神经网络的应用现状 | 第14-15页 |
| ·论文的主要工作及结构安排 | 第15-16页 |
| 第2章 预备知识 | 第16-24页 |
| ·优化理论基础 | 第16-17页 |
| ·优化问题 | 第16页 |
| ·线性规划 | 第16-17页 |
| ·二次规划 | 第17页 |
| ·最优化问题的基本定理和相关内容 | 第17-21页 |
| ·基本定理与定义 | 第17-20页 |
| ·构造神经网络的相关内容 | 第20-21页 |
| ·鲁棒控制理论 | 第21-22页 |
| ·线性矩阵不等式 | 第22-23页 |
| ·本章小结 | 第23-24页 |
| 第3章 求解线性约束的区间二次规划问题的神经网络 | 第24-34页 |
| ·引言 | 第24页 |
| ·二次规划问题及神经网络模型建立 | 第24-27页 |
| ·平衡点的存在性与稳定性分析 | 第27-30页 |
| ·数值仿真 | 第30-33页 |
| ·本章小结 | 第33-34页 |
| 第4章 求解线性约束二次规划问题的时滞神经网络 | 第34-42页 |
| ·引言 | 第34页 |
| ·二次规划问题及时滞神经网络模型建立 | 第34-36页 |
| ·主要结论 | 第36-39页 |
| ·数值仿真 | 第39-41页 |
| ·本章小结 | 第41-42页 |
| 第5章 具有混合时滞 T-S 模糊 Cohen-Grossberg 神经网络的全局鲁棒渐近稳定性 | 第42-54页 |
| ·引言 | 第42-43页 |
| ·预备知识与网络模型 | 第43-47页 |
| ·主要结论 | 第47-51页 |
| ·数值实例 | 第51-52页 |
| ·本章小结 | 第52-54页 |
| 结论 | 第54-56页 |
| 参考文献 | 第56-60页 |
| 攻读硕士学位期间承担的科研任务与主要成果 | 第60-61页 |
| 致谢 | 第61-62页 |
| 作者简介 | 第62页 |