序
前言
第1章 递归时滞神经网络及系统动态分析基础
1.1 人工神经网络简介
1.2 递归神经网络简介
1.3 时滞对递归神经网络动态特性的影响
1.4 神经元的激励和抑制对网络动态特性的影响
1.5 递归时滞神经网络的动态特性分析方法和内容
1.6 递归时滞神经网络动态特性分析的预备知识
参考文献
第2章 时滞Hopfield神经网络的综合分析
2.1 引言
2.2 单时滞不对称Hopfield神经网络的动态特性分析
2.3 单时滞Hopfield神经网络模型的鲁棒稳定性分析
2.4 多定常时滞不对称Hopfield神经网络模型的动态特性分析
2.5 多定常时滞Hopfield神经网络模型的鲁棒稳定性分析
参考文献
第3章 时滞细胞神经网络的动态特性研究
3.1 相关假设和引理
3.2 多时滞细胞神经网络的动态特性分析
3.3 具有混合时滞的细胞神经网络的动态特性分析
参考文献
第4章 时滞递归神经网络的综合分析
4.1 多时变时滞递归神经网络的动态分析
4.2 多时变时滞递归神经网络的鲁棒稳定性分析
参考文献
第5章 第一类广义递归时滞神经网络的综合分析
5.1 第一类广义递归时滞神经网络
5.2 多时变时滞递归神经网络时滞依赖稳定性判据
5.3 多时变时滞递归神经网络时滞独立稳定性判据
5.4 第一类广义多时变时滞递归神经网络动态特性分析
5.5 第一类广义多时滞参数摄动递归神经网络的鲁棒稳定性分析
5.6 第一类广义多时变时滞递归神经网络鲁棒稳定性分析
参考文献
第6章 第二类广义递归时滞神经网络的动态特性分析
6.1 第二类广义递归时滞神经网络
6.2 第二类广义多时变时滞递归神经网络动态特性分析
6.3 带有分布时滞的变系数第二类广义递归神经网络动态特性分析
参考文献
第7章 时滞Cohen-Grossberg神经网络的综合分析
7.1 引言
7.2 单时滞不对称Cohen-Grossberg神经网络模型的动态特性分析
7.3 单时滞Cohen-Grossberg神经网络模型的时滞依赖稳定性分析
7.4 单时滞Cohen-Grossberg神经网络模型鲁棒稳定性分析
7.5 多时滞Cohen-Grossberg神经网络模型的稳定性
7.6 多时滞Cohen-Grossberg神经网络模型的鲁棒稳定性
参考文献
第8章 时变时滞区间Cohen-Grossberg神经网络的鲁棒稳定性分析
8.1 引言
8.2 问题描述
8.3 相关假设和引理
8.4 时滞区间Cohen-Grossberg神经网络的鲁棒稳定性分析
参考文献
第9章 时变时滞模糊双曲神经网络的动态特性分析
9.1 引言
9.2 相关基础知识
9.3 时变时滞模糊系统和时变时滞模糊基函数
9.4 时变时滞模糊双曲神经网络的模型和实现
9.5 时变时滞模糊双曲神经网络的稳定性分析
参考文献
索引
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