| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5-6页 |
| 第1章 绪论 | 第11-21页 |
| 1.1 课题背景及研究意义 | 第11-12页 |
| 1.2 国内外研究现状及分析 | 第12-16页 |
| 1.3 主要研究内容 | 第16-17页 |
| 1.4 记号以及预备知识 | 第17-21页 |
| 第2章 具有多扩散的随机多斑块模型的全局指数稳定性 | 第21-34页 |
| 2.1 引言 | 第21页 |
| 2.2 模型建立 | 第21-23页 |
| 2.3 稳定性分析 | 第23-30页 |
| 2.4 应用和数值模拟 | 第30-33页 |
| 2.5 本章小结 | 第33-34页 |
| 第3章 具有多扩散的比例时滞随机多斑块模型的稳定性 | 第34-47页 |
| 3.1 引言 | 第34-35页 |
| 3.2 模型建立 | 第35页 |
| 3.3 稳定性分析 | 第35-42页 |
| 3.4 应用和数值模拟 | 第42-45页 |
| 3.5 本章小结 | 第45-47页 |
| 第4章 具有多扩散的随机多斑块模型的输入状态稳定性 | 第47-60页 |
| 4.1 引言 | 第47页 |
| 4.2 模型建立 | 第47-49页 |
| 4.3 稳定性分析 | 第49-55页 |
| 4.4 应用和数值模拟 | 第55-59页 |
| 4.5 本章小结 | 第59-60页 |
| 第5章 网络上耦合中立型随机时滞系统的稳定性 | 第60-74页 |
| 5.1 引言 | 第60页 |
| 5.2 模型描述 | 第60-62页 |
| 5.3 稳定性分析 | 第62-71页 |
| 5.4 数值算例 | 第71-72页 |
| 5.5 讨论 | 第72-73页 |
| 5.6 本章小结 | 第73-74页 |
| 第6章 具有无穷时滞和Markov转换的随机神经网络的随机稳定性 | 第74-91页 |
| 6.1 引言 | 第74-75页 |
| 6.2 模型描述 | 第75-76页 |
| 6.3 随机稳定性分析 | 第76-87页 |
| 6.4 数值算例 | 第87-89页 |
| 6.5 本章小结 | 第89-91页 |
| 结论 | 第91-92页 |
| 参考文献 | 第92-101页 |
| 攻读博士学位期间发表的论文及其他成果 | 第101-103页 |
| 致谢 | 第103-104页 |
| 个人简历 | 第104页 |
