摘要 | 第4-6页 |
ABSTRACT | 第6-7页 |
第一章 绪论 | 第11-16页 |
1.1 神经网络概述 | 第11页 |
1.2 间歇控制 | 第11-13页 |
1.3 时变Lyapunov函数/泛函方法的研究现状 | 第13页 |
1.4 中立型系统的研究 | 第13-14页 |
1.5 随机神经网络的研究 | 第14-15页 |
1.6 本文的主要工作及结构 | 第15-16页 |
第二章 预备知识 | 第16-19页 |
2.1 符号说明 | 第16-17页 |
2.2 相关定义 | 第17-18页 |
2.3 基本引理 | 第18-19页 |
第三章 中立型时滞神经网络的周期间歇镇定 | 第19-39页 |
3.1 引言 | 第19-20页 |
3.2 问题描述 | 第20-22页 |
3.3 主要结果 | 第22-31页 |
3.3.1 直接法 | 第22-26页 |
3.3.2 奇异系统方法 | 第26-31页 |
3.4 控制增益矩阵的设计 | 第31-35页 |
3.5 数值实例 | 第35-37页 |
3.6 本章小结 | 第37-39页 |
第四章 具有随机扰动的时滞神经网络的周期间歇同步 | 第39-57页 |
4.1 引言 | 第39-40页 |
4.2 问题描述 | 第40-43页 |
4.3 稳定性分析 | 第43-50页 |
4.4 控制增益矩阵的设计 | 第50-52页 |
4.5 数值实例 | 第52-56页 |
4.6 本章小结 | 第56-57页 |
第五章 基于非周期间歇控制策略的时滞随机神经网络的时滞无关镇定 | 第57-69页 |
5.1 引言 | 第57-58页 |
5.2 问题描述 | 第58-60页 |
5.3 稳定性分析 | 第60-63页 |
5.4 控制增益矩阵的设计 | 第63-66页 |
5.5 数值仿真 | 第66-67页 |
5.6 本章小结 | 第67-69页 |
总结与展望 | 第69-71页 |
参考文献 | 第71-76页 |
致谢 | 第76-78页 |
攻读学位期间已完成的学术论文目录 | 第78-79页 |
攻读学位期间参与的基金项目 | 第79页 |