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醉染图书复杂神经动力网络的稳定和同步9787030399311
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前言章 绪论 11.1 系统和动力系统的概念 11.2 神经动力网络概述 71.3 稳定理论概述 91.4 神经动力网络稳定概述 151.5 复杂网络及其同步概述 191.6 预备知识 241.6.1 稳定的几种定义 251.6.2 连续系统的定稳定方法 301.6.3 微分方程解的存在和专享 351.6.4 M矩阵及其相关等价关系 371.6.5 正稳定矩阵及矩阵不等式 41参考文献 44第2章 Cohen-Grossberg型递归神经网络的动态特综述 492.1 引言 492.2 Cohen-Grossberg型递归神经网络的研究内容 542.2.1 激励函数的演化过程 552.2.2 连接权矩阵中的不确定演化过程 572.. 时滞的演化过程 602.2.4 平衡点与激励函数的关系 622.2.5 基于LMI的稳定结果明方法和技巧 632.2.6 稳定结果的表达形式 69. Cohen-Grossberg型递归神经网络概述 702.4 Cohen-Grossberg型神经网络稳定结果之间的比较 772.4.1 非负平衡点的情况 782.4.2 基于M矩阵和代数不等式的稳定结果 882.4.3 基于矩阵不等式方法或混合方法的稳定结果 992.4.4 递归神经网络的鲁棒稳定问题 1032.4.5 稳定结果的定评 1072.5递归神经网络的充分必要稳定条件 1082.6 Lagrange稳定研究概况 1142.7 有间有界稳定研究概况 1152.8 小结 116参考文献 116第3章 具有多重时滞的递归神经网络稳定 1353.1 引言 1353.2 问题描述与基础知识 1363.3 全局渐近稳定结果 1373.3.1 具有不同多重时滞的情况 1423.3.2 具有多重时滞的情况 1523.3.3 具有单重常时滞的情况 1673.4 小结 170参考文献 M171第4章 具有未知时滞的Cohen-Grossberg型神经网络的稳定 1744.1 引言 1744.2 问题描述与基础知识 1764.3 全局鲁棒指数稳定结果 1784.3.1 具有不同多时变时滞的情况 1784.3.2 具有单时变时滞的情况 1904.4 示例 2014.5 小结 203参考文献 204第5章 有分布滞的Cohen-Grossberg神经网络的稳定 2085.1 引言 2085.2 具有严格正的放大函数情况的全局渐近稳定 2105.3 具有严格正的放大函数情况的全局鲁棒渐近稳定 05.4 具有非负放大函数情况的全局渐近稳定 5.5 示例 2495.6 小结 254参考文献 254第6章 无穷分布时滞的反应-扩散Cohen-Grossberg神经网络的稳定 2596.1 具有Neumann边界条件的Cohen-Grossberg神经网络的稳定 2596.1.1 引言 2596.1.2 基础知识 2636.1.3 全局渐近稳定结果 2646.1.4 示例 2826.2 具有Dirichlet边界条件的Cohen-Grossberg神经网络的稳定 2856.2.1 引言 2856.2.2 基础知识 2876.. 全局渐近稳定结果 2896.2.4 示例 3046.3 具有Neumann边界条件的多分布时滞神经网络的指数稳定 3066.3.1 引言 3076.3.2 基础知识 3096.3.3 全局指数稳定结果 3106.3.4 示例 3206.4 小结 3参考文献 3第7章 具有非对称耦合的复杂互联神经网络的同步稳定 3307.1 稳定与同步的联系 3307.2 非对称耦合复杂网络的同步简介 3327.3 问题描述与基础知识 3357.4 主要结果 3417.5 示例 3487.6 小结 353参考文献 353第8章 具有时变耦合连接的复杂神经动力网络的自适应同步 3578.1 引言 3578.2 问题描述与基础知识 3598.3 自适应同步策略 3628.4 示例 3668.5 小结 373参考文献 373第9章 具有时滞的复杂互联神经动力网络的容错同步 3769.1 引言 376……
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