递归神经网络的稳定性和无源性分析

前言 第1章 绪论 1.1 神经网络的发展历史及基本功能 1.2 递归神经网络的概述 1.3 递归神经网络稳定性的研究背景和意义 1.4 无源性的研究背景和意义 1.5 与书相关的预备知识 第2章 中立型Hopfield神经网络的时滞相关鲁棒稳定性 2.1 系统描述与预备知识 2.2 主要结果 2.3 数值例子 2.4 小结 第3章 中立型双向联想记忆神经网络的时滞相关鲁棒稳定性 3.1 系统描述与预备知识 3.2 主要结果 3.3 数值例子 3.4 小结 第4章 递归神经网络的时滞相关无源性分析 4.1 系统描述与预备知识 4.2 主要结果 4.3 数值例子 4.4 小结 第5章 离散时滞标准神经网络模型的时滞相关无源性 5.1 系统描述和预备知识 5.2 主要结果 5.3 数值例子 5.4 小结 第6章 基于标准神经网络模型的非线性系统的鲁棒无源控制 6.1 系统描述和预备知识 6.2 主要结果 6.3 数值例子 6.4 小结 第7章 离散时滞标准神经网络的状态估计 7.1 系统描述和预备知识 7.2 主要结果 7.3 数值例子 7.4 小结 第8章 时滞标准神经网络的状态估计 8.1 系统描述和预备知识 8.2 主要结果 8.3 数值例子 8.4 小结 参考文献 后记