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时滞神经网络模型的动力学研究
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时滞神经网络模型的动力学研究
论文目录
 
摘要第1-6 页
Abstract第6-12 页
第一章 绪论第12-30 页
　　§· 引言第12-13 页
　　§· 神经网络的发展与神经动力学模型第13-17 页
　　§· 时滞神经网络的稳定性与研究现状第17-20 页
　　§· 本文的主要工作与创新点第20-30 页
　　　　§· 主要研究内容第20-27 页
　　　　§· 主要创新点第27-30 页
第二章 递归神经网络模型第30-78 页
　　§· 具有变系数的非自治递归神经网络第30-40 页
　　　　§· 模型及预备知识第30-32 页
　　　　§· 解的有界性、指数稳定性第32-36 页
　　　　§· 周期解的存在性第36-37 页
　　　　§· 分析和例子第37-40 页
　　§· 具有反应扩散项的递归神经网络第40-48 页
　　　　§· 模型及预备知识第40-43 页
　　　　§· 平衡点的指数稳定性第43-47 页
　　　　§· 比较和例子第47-48 页
　　§· 一类静态递归神经网络第48-54 页
　　　　§· 模型及预备知识第48-50 页
　　　　§· 平衡点的渐近稳定性第50-53 页
　　　　§· 例子及其数值模拟第53-54 页
　　§· 具有分布时滞的递归神经网络第54-64 页
　　　　§· 模型及预备知识第54-57 页
　　　　§· 网络的输出收敛性第57-62 页
　　　　§· 比较和例子第62-64 页
　　§· 具有变时滞的离散递归神经网络第64-77 页
　　　　§· 模型及预备知识第64-65 页
　　　　§· 平衡点的指数稳定性第65-70 页
　　　　§· 分量指数稳定性第70-73 页
　　　　§· 例子及其数值模拟第73-77 页
　　§· 本章小结第77-78 页
第三章 双向联想记忆神经网络模型第78-114 页
　　§· 具有高阶项的BAM神经网络第78-88 页
　　　　§· 模型及预备知识第78-81 页
　　　　§· 平衡点的全局指数稳定性第81-86 页
　　　　§· 例子第86-88 页
　　§· 连续型双向联想记忆神经网络第88-101 页
　　　　§· 模型及预备知识第88-89 页
　　　　§· 平衡点的存在性第89-92 页
　　　　§· 平衡点的指数稳定性第92-95 页
　　　　§· 模型的离散化及其收敛性第95-100 页
　　　　§· 比较和例子第100-101 页
　　§· 具有变时滞的离散BAM神经网络第101-113 页
　　　　§· 模型及预备知识第101-102 页
　　　　§· 平衡点的指数稳定性第102-112 页
　　　　§· 例子及其数值模拟第112-113 页
　　§· 本章小结第113-114 页
第四章 Cohen-Grossberg神经网络模型第114-137 页
　　§· 具有变系数的Cohen-Grossberg神经网络第114-127 页
　　　　§· 模型及预备知识第114-117 页
　　　　§· 解的有界性第117-121 页
　　　　§· 平衡点的指数稳定性第121-125 页
　　　　§· 例子及其数值模拟第125-127 页
　　§· Cohen-Grossberg神经网络的鲁棒性第127-136 页
　　　　§· 模型及预备知识第127-129 页
　　　　§· 鲁棒稳定性第129-135 页
　　　　§· 比较和例子第135-136 页
　　§· 本章小结第136-137 页
第五章 脉冲神经网络模型第137-148 页
　　§· 高阶双向联想记忆的脉冲神经网络第137-147 页
　　　　§· 引言第137-138 页
　　　　§· 模型及预备知识第138-141 页
　　　　§· 平衡点的指数稳定性第141-145 页
　　　　§· 例子第145-147 页
　　§· 本章小结第147-148 页
第六章 总结与展望第148-152 页
　　§· 总结第148-149 页
　　§· 展望第149-152 页
参考文献第152-163 页
附录一第163-165 页
附录二 致谢第165 页

本篇论文共165页，点击这进入下载页面。
 
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