| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6页 |
| 第1章 绪论 | 第9-13页 |
| 1.1 分数阶微积分发展历程 | 第9-10页 |
| 1.2 分数阶神经网络研究背景与现状 | 第10-11页 |
| 1.3 分数阶动力系统稳定性发展 | 第11-12页 |
| 1.4 本文的主要研究内容 | 第12-13页 |
| 第2章 具常时滞分数阶动力系统的全局M-L稳定 | 第13-29页 |
| 2.1 引言 | 第13页 |
| 2.2 分数阶微积分的基础理论 | 第13-19页 |
| 2.2.1 分数阶微积分常见函数 | 第13-15页 |
| 2.2.2 分数阶微积分定义与性质 | 第15-17页 |
| 2.2.3 分数阶微分系统稳定性研究方法 | 第17-19页 |
| 2.3 模型简介 | 第19-22页 |
| 2.4 主要结论 | 第22-25页 |
| 2.4.1 系统的有界性 | 第22-23页 |
| 2.4.2 系统的全局Mittag-Leffler稳定 | 第23-25页 |
| 2.5 数值模拟 | 第25-28页 |
| 2.6 本章小结 | 第28-29页 |
| 第3章 时变时滞分数阶动力系统的全局渐近稳定 | 第29-38页 |
| 3.1 引言 | 第29页 |
| 3.2 数学模型及预备知识 | 第29-31页 |
| 3.3 主要结论 | 第31-34页 |
| 3.3.1 系统平衡点的唯一性 | 第31-33页 |
| 3.3.2 系统的渐近稳定 | 第33-34页 |
| 3.4 数值模拟 | 第34-37页 |
| 3.5 本章小结 | 第37-38页 |
| 第4章 分数阶具比例时滞神经网络的全局O(t~(-p))稳定 | 第38-48页 |
| 4.1 引言 | 第38页 |
| 4.2 数学模型及预备知识 | 第38-40页 |
| 4.3 系统的全局O(t~(-p))稳定 | 第40-45页 |
| 4.4 数值模拟 | 第45-47页 |
| 4.5 本章小结 | 第47-48页 |
| 结论 | 第48-50页 |
| 参考文献 | 第50-53页 |
| 攻读硕士学位期间承担的科研任务与主要成果 | 第53-54页 |
| 致谢 | 第54页 |