时滞神经网络的稳定性及可控性研究
| 中文摘要 | 第1-5页 |
| 英文摘要 | 第5-9页 |
| 1 绪论 | 第9-19页 |
| ·引言 | 第9-10页 |
| ·国内外研究现状 | 第10-17页 |
| ·时滞人工神经网络 | 第10-13页 |
| ·脉冲神经网络 | 第13-15页 |
| ·分数阶神经网络 | 第15-16页 |
| ·系统的可控性 | 第16-17页 |
| ·本文的主要研究内容 | 第17-18页 |
| ·符号说明 | 第18-19页 |
| 2 具时变时滞递归神经网络的渐进稳定性 | 第19-35页 |
| ·引言 | 第19页 |
| ·时变时滞的参数化一阶模型变换 | 第19-20页 |
| ·系统描述 | 第20-22页 |
| ·时变时滞神经网络的全局渐进稳定性 | 第22-31页 |
| ·数值例子 | 第31-34页 |
| ·本章小结 | 第34-35页 |
| 3 时滞脉冲切换神经网络 | 第35-51页 |
| ·引言 | 第35页 |
| ·时滞脉冲切换线性系统的鲁棒稳定性 | 第35-43页 |
| ·系统描述 | 第35-38页 |
| ·时滞切换线性系统的鲁棒稳定性 | 第38-41页 |
| ·数值例子 | 第41-43页 |
| ·脉冲切换系统的指数稳定性 | 第43-50页 |
| ·系统描述 | 第43-44页 |
| ·时滞脉冲切换神经网络的指数稳定性 | 第44-48页 |
| ·数值例子 | 第48-50页 |
| ·本章小结 | 第50-51页 |
| 4 时滞分数阶神经网络的有限时间稳定性 | 第51-77页 |
| ·时滞脉冲分数阶神经网络解的存在与唯一性 | 第51-66页 |
| ·预备知识 | 第51-57页 |
| ·解的存在与唯一性 | 第57-65页 |
| ·举例分析 | 第65-66页 |
| ·分数阶线性系统解的一个求法 | 第66-71页 |
| ·预备知识 | 第66-67页 |
| ·线性分数阶线性系统的一个解法 | 第67-70页 |
| ·举例说明 | 第70-71页 |
| ·时滞分数阶神经网络的有限时间稳定性 | 第71-76页 |
| ·分数阶神经网络模型的变换 | 第71-73页 |
| ·主要结论 | 第73-75页 |
| ·举例分析 | 第75-76页 |
| ·本章小结 | 第76-77页 |
| 5 一类非线性系统的状态可控性 | 第77-99页 |
| ·引言 | 第77页 |
| ·一类时滞脉冲非线性系统的可控性 | 第77-84页 |
| ·一类分数阶非线性系统的可控性 | 第84-87页 |
| ·一类无穷时滞脉冲分数阶非线性系统的可控性 | 第87-97页 |
| ·举例 | 第97-98页 |
| ·本章小结 | 第98-99页 |
| 6 结论 | 第99-101页 |
| 致谢 | 第101-103页 |
| 参考文献 | 第103-119页 |
| 附录 | 第119页 |
| A.作者在攻读学位期间发表的论文目录 | 第119页 |
| B. 作者在攻读学位期间取得的科研成果目录 | 第119页 |
