| 摘要 | 第1-8页 |
| ABSTRACT | 第8-11页 |
| 目录 | 第11-14页 |
| 1 绪论 | 第14-26页 |
| ·本章引言 | 第14-15页 |
| ·中立型神经网络研究现状 | 第15-16页 |
| ·符号 | 第16-17页 |
| ·中立型神经网络模型构建 | 第17-19页 |
| ·随机扰动项 | 第17-18页 |
| ·分布时滞 | 第18页 |
| ·马尔可夫跳变 | 第18-19页 |
| ·各类同步的概念 | 第19-20页 |
| ·同步控制器的种类 | 第20-21页 |
| ·自适应控制器 | 第20页 |
| ·鲁棒控制器 | 第20-21页 |
| ·动态反馈控制器 | 第21页 |
| ·实现同步的方法 | 第21-24页 |
| ·李亚普洛夫函数方法(Lyapunov Functional Method) | 第22页 |
| ·线性矩阵不等式(LMI) | 第22页 |
| ·M矩阵(M-matrix) | 第22页 |
| ·克罗内克积(Kronecker Product) | 第22-23页 |
| ·Lashall型不变性定理 | 第23页 |
| ·各种常用引理 | 第23-24页 |
| ·本论文结构 | 第24-26页 |
| 2 带分布时滞的中立型神经网络的鲁棒稳定性 | 第26-40页 |
| ·本章引言 | 第26页 |
| ·问题描述 | 第26-28页 |
| ·模型建立 | 第26-28页 |
| ·定理及其证明过程 | 第28-36页 |
| ·渐近稳定性定理 | 第28-33页 |
| ·鲁棒稳定性定理 | 第33-36页 |
| ·数例仿真 | 第36-39页 |
| ·渐进稳定性定理数例 | 第36-37页 |
| ·鲁棒稳定性定理数例 | 第37-39页 |
| ·本章小结 | 第39-40页 |
| 3 带分布时滞的中立型随机神经网络的指数稳定性 | 第40-50页 |
| ·本章引言 | 第40页 |
| ·问题描述 | 第40-42页 |
| ·模型建立 | 第40-41页 |
| ·假设 | 第41-42页 |
| ·指数稳定性定义 | 第42页 |
| ·定理及其证明过程 | 第42-48页 |
| ·数例仿真 | 第48-49页 |
| ·本章小结 | 第49-50页 |
| 4 带分布时滞的中立型随机神经网络的自适应同步控制 | 第50-72页 |
| ·本章引言 | 第50-51页 |
| ·问题描述 | 第51-54页 |
| ·模型建立 | 第51-53页 |
| ·假设 | 第53页 |
| ·定义 | 第53-54页 |
| ·定理及其证明过程 | 第54-67页 |
| ·定理4.1及其证明过程 | 第54-60页 |
| ·定理4.2及其证明过程 | 第60-65页 |
| ·定理4.3及其证明过程 | 第65-67页 |
| ·数值例子 | 第67-71页 |
| ·本章小结 | 第71-72页 |
| 5 随机扰动和马尔可夫跳变的中立型神经网络的自适应同步控制 | 第72-99页 |
| ·本章引言 | 第72-73页 |
| ·问题描述 | 第73-79页 |
| ·模型建立 | 第73-75页 |
| ·假设 | 第75页 |
| ·定义 | 第75-76页 |
| ·引理 | 第76-79页 |
| ·定理及其证明过程 | 第79-94页 |
| ·几乎必然渐近同步 | 第79-82页 |
| ·p阶指数同步 | 第82-89页 |
| ·几乎必然指数同步 | 第89-94页 |
| ·数值例子 | 第94-98页 |
| ·数例一 | 第94-97页 |
| ·数例二 | 第97-98页 |
| ·本章小结 | 第98-99页 |
| 6 基于模态并带分布时滞的中立型神经网络的投影同步控制 | 第99-114页 |
| ·本章引言 | 第99-100页 |
| ·问题描述 | 第100-103页 |
| ·模型建立 | 第100-102页 |
| ·假设 | 第102页 |
| ·引理 | 第102-103页 |
| ·定理及其证明过程 | 第103-111页 |
| ·数值例子 | 第111-113页 |
| ·本章小结 | 第113-114页 |
| 7 总结与展望 | 第114-115页 |
| 参考文献 | 第115-125页 |
| 攻读硕士学位期间研究成果 | 第125-126页 |
| 攻读硕士学位期间参加的科研项目 | 第126-127页 |
| 致谢 | 第127页 |
