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內容簡介： 本专著的内容是研究非线性*时滞神经网络系统的稳定与脉冲镇定.这些系统包括脉冲*泛函系统,*递归时滞神经网络,具不定脉冲参数的双向神经网络,Cohen-Grossberg型神经网络及其*脉冲情况，一维整数格时滞细胞神经网络和分流抑制细胞神经网络.除了传统的Lyapunov方法外，本专著重点集中在不动点理论方法.本专著的结果，特别是这些稳定性准则都具有较小的保守性,并且与存在的结果相比,具有更容易计算的优点.本书是作者近十年来在神经网络理论方面科研工作的系统总结，也是对以神经网络应用等实际问题驱动的工程问题和应用数学问题的研究探索。 目錄： 目录 《博士后文库》序言 前言 符号简表 第1章 绪论 1 1.1 时滞非线性系统及其背景概述 1 1.2 稳定性研究概述 7 1.3 本书涉及的主要问题 11 1.3.1 时滞神经网络 11 1.3.2 一维整数格时滞细胞神经网络的行波解的稳定性 13 1.3.3 基于不定干扰器的分数阶系统的控制与稳定 14 1.4 本书的内容和结构 14 1.5 常用符号 15 第2章 随机时滞神经网络的均方稳定性 17 2.1 引言 17 2.2 问题和引理 17 2.3 均方渐近稳定性 20 2.4 均方指数稳定性 24 2.5 小结 29 第3章 时滞神经网络的周期解和指数稳定性 30 3.1 背景和引理 30 3.2 周期解和指数稳定性 31 3.3 小结 41 第4章 一类递归时滞神经网络的稳定性 42 4.1 引言 42 4.2 全局指数稳定性分析 46 4.2.1 平衡点的存在唯一性 46 4.2.2 主要结果 47 4.2.3 数值例子 51 4.3 脉冲指数稳定性 53 4.3.1 预备知识和引理 53 4.3.2 随机系统 66 4.3.3 脉冲时滞系统 69 4.4 不定神经网络的均方渐近稳定性分析 74 4.4.1 预备知识 74 4.4.2 鲁棒稳定性分析 75 4.4.3 数值例子 82 4.5 小结 83 第5章 不确定脉冲双向时滞神经网络的鲁棒稳定与镇定 84 5.1 背景 84 5.2 系统的描述和引理 85 5.3 脉冲指数稳定性 87 5.4 数值例子 94 5.5 小结 98 第6章 Cohen-Grossberg型神经网络的稳定与镇定 99 6.1 引言 99 6.2 预备知识 100 6.3 稳定性分析 102 6.4 脉冲稳定性与镇定 104 6.4.1 系统描述及准备知识 104 6.4.2 鲁棒全局渐近均方镇定 104 6.5 小结 110 第7章 非线性细胞神经网络行波解的指数稳定性 111 7.1 背景 111 7.2 有关引理 115 7.3 主要结果 115 7.4 小结 l22 第8章 微分积分时滞神经网络的全局渐近稳定性 l23 8.1 背景和预备知识 123 8.2 主要结果 125 8.3 例子 129 8.4 小结 130 第9章 不定干扰估计与分数阶神经网络的稳定与镇定 131 9.1 背景 131 9.2 主要结果 131 9.3 小结 133 第10章 分流抑制神经网络几乎周期解的存在稳定性 134 10.1 背景和引理 134 10.2 几乎周期解的存在性 136 10.3 几乎周期解的稳定性 144 10.4 小结 148 第11章 总结和展望 149 11.1 总结 l49 11.2 展望 l50 参考文献 151 编后记 164

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