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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122

第8章 微分积分时滞神经网络的全局渐近稳定性123

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149

11.2 展望150

参考文献151

编后记164