| 摘要 | 第1-8页 |
| Abstract | 第8-13页 |
| 符号集 | 第13-14页 |
| 第一章 绪论 | 第14-24页 |
| ·课题研究意义 | 第14-15页 |
| ·研究背景、研究动机及研究问题 | 第15-21页 |
| ·随机系统 | 第15-17页 |
| ·参数估计 | 第17-19页 |
| ·状态估计 | 第19-21页 |
| ·研究问题 | 第21页 |
| ·内容提纲 | 第21-22页 |
| ·本文贡献 | 第22-24页 |
| 第二章 基于Kalman滤波理论的线性随机系统参数估计 | 第24-36页 |
| ·引言及预备知识 | 第24-25页 |
| ·问题描述 | 第25-27页 |
| ·渐近收敛性分析 | 第27-30页 |
| ·强相容性分析 | 第30-34页 |
| ·小结 | 第34-36页 |
| 第三章 非线性非时齐随机系统离散观测下估计量的一致性分析 | 第36-52页 |
| ·引言及预备知识 | 第36-38页 |
| ·问题描述 | 第38-40页 |
| ·Euler-Maruyama近似值精确度分析 | 第40-47页 |
| ·似然率函数与极大似然估计量近似值精确度分析 | 第47-50页 |
| ·小结 | 第50-52页 |
| 第四章 非线性非时齐随机系统离散观测下估计量的局部渐近正态性 | 第52-66页 |
| ·引言及预备知识 | 第52-53页 |
| ·问题描述 | 第53-55页 |
| ·近似似然率随机域的局部渐近正态性分析 | 第55-63页 |
| ·Bernstein-Von-Mises型有界理论分析 | 第63-64页 |
| ·小结 | 第64-66页 |
| 第五章 Markov切换非线性随机系统的几乎必然状态估计 | 第66-82页 |
| ·引言及预备知识 | 第66-68页 |
| ·问题描述 | 第68-69页 |
| ·几乎必然稳定性分析 | 第69-76页 |
| ·特殊条件下的估计器性能分析 | 第76-79页 |
| ·数值例子 | 第79-81页 |
| ·小结 | 第81-82页 |
| 第六章 传感器饱和影响下的离散时滞神经网络系统的指数状态估计 | 第82-98页 |
| ·引言 | 第82-83页 |
| ·问题描述 | 第83-85页 |
| ·状态估计误差系统的动态性能分析 | 第85-93页 |
| ·指数估计器设计 | 第93-94页 |
| ·数值例子 | 第94-96页 |
| ·小结 | 第96-98页 |
| 第七章 分数不确定和连续丢包影响下的离散混合时滞神经网络系统的鲁棒状态估计 | 第98-118页 |
| ·引言 | 第98-99页 |
| ·问题描述 | 第99-101页 |
| ·鲁棒稳定性分析 | 第101-112页 |
| ·鲁棒估计器设计 | 第112页 |
| ·数值例子 | 第112-115页 |
| ·小结 | 第115-118页 |
| 第八章 结论与展望 | 第118-122页 |
| ·结论 | 第118-119页 |
| ·展望 | 第119-122页 |
| 参考文献 | 第122-136页 |
| 作者读博期间完成文章、参加项目以及获得基金 | 第136-138页 |
| 致谢 | 第138页 |
