| 摘要 | 第3-4页 |
| Abstract | 第4-5页 |
| 目录 | 第6-8页 |
| 第一章 绪论 | 第8-12页 |
| 1.1 引言 | 第8-10页 |
| 1.1.1 神经网络的研究背景 | 第8页 |
| 1.1.2 时滞神经网络稳定性研究 | 第8-10页 |
| 1.2 本文的主要工作 | 第10-11页 |
| 1.3 本章小结 | 第11-12页 |
| 符号说明 | 第12-13页 |
| 第二章 预备知识 | 第13-19页 |
| 2.1 引言 | 第13页 |
| 2.2 Lyapunov 意义下的稳定性 | 第13-17页 |
| 2.2.1 平衡状态 | 第13-14页 |
| 2.2.2 Lyapunov 意义下的有关稳定性概念 | 第14-15页 |
| 2.2.3 Lyapunov 意义下稳定性的判别方法 | 第15-16页 |
| 2.2.4 构造 Lyapunov 函数的基本方法 | 第16-17页 |
| 2.3 相关引理 | 第17-18页 |
| 2.4 本章小结 | 第18-19页 |
| 第三章 带有加性时滞的分布时滞神经网络系统的渐近稳定性分析 | 第19-33页 |
| 3.1 引言 | 第19页 |
| 3.2 问题描述 | 第19-21页 |
| 3.3 主要结果 | 第21-31页 |
| 3.4 仿真举例 | 第31-32页 |
| 3.5 本章小结 | 第32-33页 |
| 第四章 带有加性时滞的分布时滞神经网络系统的指数稳定性 | 第33-41页 |
| 4.1 引言 | 第33页 |
| 4.2 主要结果 | 第33-39页 |
| 4.3 仿真算例 | 第39页 |
| 4.4 本章小结 | 第39-41页 |
| 第五章 总结 | 第41-42页 |
| 参考文献 | 第42-46页 |
| 致谢 | 第46页 |
