| 摘要 | 第4-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 符号说明 | 第10-11页 |
| 1 绪论 | 第11-26页 |
| 1.1 研究背景 | 第11-13页 |
| 1.2 国内外研究现状及发展动态分析 | 第13-18页 |
| 1.3 数学基础 | 第18-24页 |
| 1.4 本文主要工作及内容安排 | 第24-26页 |
| 2 基于连续激励函数的分数阶神经网络的投影同步 | 第26-49页 |
| 2.1 引言 | 第26-27页 |
| 2.2 系统描述和预备知识 | 第27-28页 |
| 2.3 投影同步分析 | 第28-36页 |
| 2.4 数值仿真 | 第36-48页 |
| 2.5 小结 | 第48-49页 |
| 3 基于非连续激励函数的分数阶神经网络Mittag-Leffler同步 | 第49-66页 |
| 3.1 引言 | 第49-50页 |
| 3.2 系统描述和预备知识 | 第50-53页 |
| 3.3 全局Mittag-Leffler同步 | 第53-62页 |
| 3.4 数值仿真 | 第62-65页 |
| 3.5 小结 | 第65-66页 |
| 4 基于非连续激励函数的分数阶神经网络的全局耗散性 | 第66-82页 |
| 4.1 引言 | 第66页 |
| 4.2 系统描述和预备知识 | 第66-69页 |
| 4.3 全局耗散性分析 | 第69-78页 |
| 4.4 数值仿真 | 第78-81页 |
| 4.5 小结 | 第81-82页 |
| 5 基于连续/非连续激励函数的分数阶神经网络有限时间镇定 | 第82-109页 |
| 5.1 引言 | 第82-83页 |
| 5.2 系统描述和预备知识 | 第83-85页 |
| 5.3 有限时间镇定 | 第85-99页 |
| 5.4 数值仿真 | 第99-108页 |
| 5.5 小结 | 第108-109页 |
| 6 总结与展望 | 第109-111页 |
| 6.1 全文总结 | 第109-110页 |
| 6.2 研究展望 | 第110-111页 |
| 致谢 | 第111-113页 |
| 参考文献 | 第113-124页 |
| 附录1 攻读博士学位期间发表的论文 | 第124-125页 |
| 附录2 攻读博士学位期间参加的科研项目和获得的荣誉奖励 | 第125-126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126页 |
