| 摘要 | 第4-6页 |
| abstract | 第6-8页 |
| 第一章 绪论 | 第11-16页 |
| 1.1 神经网络的稳定性 | 第11页 |
| 1.2 时滞脉冲神经网络的稳定性 | 第11-12页 |
| 1.3 复值神经网络 | 第12-13页 |
| 1.4 国内外研究现状 | 第13-14页 |
| 1.5 本文的结构安排和主要研究内容 | 第14-16页 |
| 第二章 具有混合时滞的脉冲复值神经网络的全局μ-稳定性 | 第16-30页 |
| 2.1 模型描述和预备知识 | 第16-18页 |
| 2.2 主要结果 | 第18-27页 |
| 2.3 数值仿真 | 第27-29页 |
| 2.4 本章小结 | 第29-30页 |
| 第三章 时间标度上时滞脉冲复值神经网络的全局稳定性 | 第30-45页 |
| 3.1 模型描述和预备知识 | 第30-33页 |
| 3.2 主要结果 | 第33-41页 |
| 3.3 数值仿真 | 第41-44页 |
| 3.4 本章小结 | 第44-45页 |
| 第四章 具有泄漏时滞的复值神经网络的全局同步性 | 第45-55页 |
| 4.1 模型描述和预备知识 | 第45-46页 |
| 4.2 主要结果 | 第46-52页 |
| 4.3 数值仿真 | 第52-54页 |
| 4.4 本章小结 | 第54-55页 |
| 第五章 具有时变时滞的脉冲复值神经网络的全局指数稳定性 | 第55-70页 |
| 5.1 模型描述和预备知识 | 第55-58页 |
| 5.2 主要结果 | 第58-65页 |
| 5.3 数值仿真 | 第65-69页 |
| 5.4 本章小结 | 第69-70页 |
| 第六章 具有异步时变时滞和分布时滞的脉冲复值神经网络的全局指数稳定性 | 第70-90页 |
| 6.1 模型描述和预备知识 | 第70-73页 |
| 6.2 主要结果 | 第73-83页 |
| 6.3 数值仿真 | 第83-89页 |
| 6.4 本章小结 | 第89-90页 |
| 第七章 总结和展望 | 第90-92页 |
| 致谢 | 第92-93页 |
| 参考文献 | 第93-100页 |
| 作者在攻读硕士学位期间的主要工作目录 | 第100页 |
