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时滞切换系统的动力学及其在忆阻神经网络中的应用 |
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论文目录 |
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摘要 | 第4-6页 | Abstract | 第6-8页 | 符号及注记 | 第9-13页 | 第一章 绪论 | 第13-32页 | 1.1 切换系统的研究背景、现状及意义 | 第13-18页 | 1.2 神经网络的发展、现状及研究意义 | 第18-21页 | 1.3 忆阻器神经网络的研究背景、现状及意义 | 第21-25页 | 1.4 本文主要内容和创新点 | 第25-32页 | 1.4.1 主要内容 | 第25-29页 | 1.4.2 主要创新点 | 第29-32页 | 第二章 时滞切换区间神经网络的状态估计及稳定性 | 第32-66页 | 2.1 背景介绍 | 第32-33页 | 2.2 时滞切换区间神经网络的鲁棒状态估计 | 第33-47页 | 2.2.1 模型描述及预备知识 | 第33-38页 | 2.2.2 状态估计误差系统的指数稳定性分析 | 第38-41页 | 2.2.3 状态估计器设计 | 第41-43页 | 2.2.4 时滞切换区间神经网络的稳定性分析 | 第43-44页 | 2.2.5 数值例子 | 第44-47页 | 2.3 状态依赖的时滞切换区间神经网络的鲁棒稳定性 | 第47-64页 | 2.3.1 模型描述及预备知识 | 第48-51页 | 2.3.2 切换规则设计及网络稳定性分析 | 第51-63页 | 2.3.3 数值例子 | 第63-64页 | 2.4 本章小结 | 第64-66页 | 第三章 变时滞切换区间神经网络的间歇同步 | 第66-79页 | 3.1 背景介绍 | 第66-67页 | 3.2 变时滞切换区间神经网络的间歇同步 | 第67-75页 | 3.2.1 模型描述及预备知识 | 第67-70页 | 3.2.2 间歇同步准则 | 第70-73页 | 3.2.3 耦合反馈同步准则 | 第73-75页 | 3.3 数值例子 | 第75-78页 | 3.4 本章小结 | 第78-79页 | 第四章 切换耦合区间神经网络的动力学 | 第79-102页 | 4.1 背景介绍 | 第79-80页 | 4.2 具有区间不确定参数的切换耦合神经网络的间歇同步 | 第80-89页 | 4.2.1 模型描述及预备知识 | 第80-83页 | 4.2.2 间歇同步准则 | 第83-88页 | 4.2.3 数值例子 | 第88-89页 | 4.3 具有区间不确定参数的切换耦合神经网络的无源性及鲁棒同步 | 第89-101页 | 4.3.1 模型描述及预备知识 | 第89-92页 | 4.3.2 无源性分析 | 第92-97页 | 4.3.3 鲁棒同步准则 | 第97-99页 | 4.3.4 数值例子 | 第99-101页 | 4.4 本章小结 | 第101-102页 | 第五章 忆阻神经网络的同步控制 | 第102-139页 | 5.1 背景介绍 | 第102-103页 | 5.2 忆阻递归神经网络的自适应控制及状态反馈控制 | 第103-115页 | 5.2.1 模型描述及预备知识 | 第103-107页 | 5.2.2 自适应同步准则 | 第107-110页 | 5.2.3 状态反馈同步准则 | 第110-112页 | 5.2.4 数值例子 | 第112-115页 | 5.3 忆阻递归神经网络的反同步准则 | 第115-121页 | 5.3.1 模型描述及预备知识 | 第115-117页 | 5.3.2 反同步准则 | 第117-120页 | 5.3.3 数值例子 | 第120-121页 | 5.4 忆阻神经网络的拟滞同步 | 第121-138页 | 5.4.1 模型描述及预备知识 | 第121-124页 | 5.4.2 拟滞同步准则 | 第124-128页 | 5.4.3 滞同步准则 | 第128-131页 | 5.4.4 数值例子 | 第131-138页 | 5.5 本章小结 | 第138-139页 | 第六章 总结与展望 | 第139-143页 | 6.1 总结 | 第139-140页 | 6.2 展望 | 第140-143页 | 参考文献 | 第143-158页 | 附录一 博士期间撰写和发表的论文、主持及参加的科研项目与学术会议 | 第158-160页 | 附录二 致谢 | 第160页 |
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