| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-7页 |
| 第一章 基础知识和主要结果 | 第7-15页 |
| ·神经网络研究背景和意义 | 第7-8页 |
| ·混沌系统及混沌同步的研究背景和意义 | 第8-10页 |
| ·本文研究主要内容 | 第10页 |
| ·基本概念 | 第10-15页 |
| ·脉冲微分方程 | 第10-11页 |
| ·Lyapunov函数 | 第11页 |
| ·稳定性 | 第11-15页 |
| 第二章 具有时滞和脉冲Lotka-Volterra回复式神经网络周期解的存在性 | 第15-21页 |
| ·模型的构建 | 第15页 |
| ·预备知识 | 第15-17页 |
| ·周期解的存在性 | 第17-19页 |
| ·本章小结 | 第19-21页 |
| 第三章 带有脉冲和时滞的高阶Hopfield神经网络的周期解的存在性和稳定性 | 第21-31页 |
| ·模型的构建 | 第21页 |
| ·预备知识 | 第21-22页 |
| ·周期解的存在性和稳定性 | 第22-27页 |
| ·数值模拟 | 第27页 |
| ·本章小结 | 第27-31页 |
| 第四章 神经网络模型的脉冲同步 | 第31-35页 |
| ·引言 | 第31页 |
| ·模型与预备知识 | 第31-32页 |
| ·主要结果 | 第32-33页 |
| ·数值模拟 | 第33-34页 |
| ·本章小结 | 第34-35页 |
| 第五章 总结与展望 | 第35-37页 |
| 参考文献 | 第37-43页 |
| 攻读硕士学位期间发表论文清单 | 第43-45页 |
| 致谢 | 第45-46页 |
| 附录 | 第46页 |