| 摘要 | 第1-5页 |
| ABSTRACT | 第5-9页 |
| 第一章 绪论 | 第9-14页 |
| ·动力学系统的稳定性理论及意义 | 第9页 |
| ·脉冲微分系统稳定性 | 第9-10页 |
| ·神经网络的产生及发展 | 第10页 |
| ·带脉冲和时滞的神经网络稳定性研究现状 | 第10-13页 |
| ·本文的主要工作 | 第13-14页 |
| 第二章 时滞细胞神经网络系统的稳定性 | 第14-31页 |
| ·系统概述 | 第14-15页 |
| ·带离散和分布时滞的细胞神经网络的指数稳定性和周期性 | 第15-31页 |
| ·预备知识 | 第15-19页 |
| ·指数稳定性 | 第19-24页 |
| ·周期解的存在性和稳定性 | 第24-28页 |
| ·数值例子 | 第28-29页 |
| ·小结 | 第29-31页 |
| 第三章 双向联想记忆(BAM)神经网络系统的指数稳定性 | 第31-58页 |
| ·BAM 神经网络简介 | 第31-32页 |
| ·具有分布时滞的BAM 神经网络系统的指数稳定性 | 第32-44页 |
| ·系统简介 | 第32-34页 |
| ·主要结果 | 第34-43页 |
| ·数值例子 | 第43-44页 |
| ·结论 | 第44页 |
| ·具有分布时滞和脉冲的BAM 神经网络的指数稳定性 | 第44-58页 |
| ·系统简介 | 第44-48页 |
| ·全局指数稳定性 | 第48-57页 |
| ·小结 | 第57-58页 |
| 第四章 结论和展望 | 第58-59页 |
| 致谢 | 第59-60页 |
| 参考文献 | 第60-64页 |
| 攻硕期间取得的研究成果 | 第64-65页 |
