遞歸時滯神經網絡的綜合分析與動態特性研究（簡體書）

本書系統地研究了遞歸時滯神經網絡的動態特性。全書共九章，針對一系列遞歸時滯神經網絡模型的全局性能進行了分析，給出了時滯、參數攝動、互聯結構約束等對其性能的影響。書中所給的動態性能分析方法包括M矩陣、代數不等式以及線性矩陣不等式方法等。本書的主要特點是透徹的性能分析及嚴謹的理論證明，特別是在時滯、參數攝動以及新型遞歸神經網絡設計等方面提出了開創性的設計與分析方法。書中的內容全部來源于作者近幾年來的創新性研究成果，新穎實用，研究方法先進，具有重要的理論研究和實際應用價值。
本書適合于高等院校中應用數學、物理學、控制科學、計算機科學、信息技術等專業的高年級本科生、研究生和教師使用，同時也可供相關的科技人員作為參考書使用。

張化光，1959年5月生。1991年于東南大學熱工自動化專業獲博士學位，爾后來到東北大學自動控制博士后流動站作兩年的博士后科研工作。自1994年起在東北大學控制理論與控制工程專業任教授、博士生導師及電氣自動化研究所所長。曾在美國、韓國和香港地區三所大學長期從事合作科研工作及任訪問學者。近年來主要從事模糊系統理淪、模糊控制與智能控制、自適應控制、混沌控制、電力系統自動化、新型電機和拖動系統的設計及其自動化的理論研究和工程開發工作。曾獲得國家自然科學基金、歸國留學人員基金、國家“863”重大專項等資助。曾主持或作為主要科研人員完成了30多項國內外的相關科研項目。4項研究成果分別獲國家能源部、遼寧省和國家教委（甲類）科技進步一、二等獎。享受國務院政府特殊津貼。

序
前言
第1章　遞歸時滯神經網絡及系統動態分析基礎
1.1　人工神經網絡簡介
1.2　遞歸神經網絡簡介
1.3　時滯對遞歸神經網絡動態特性的影響
1.4　神經元的激勵和抑制對網絡動態特性的影響
1.5　遞歸時滯神經網絡的動態特性分析方法和內容
1.6　遞歸時滯神經網絡動態特性分析的預備知識
參考文獻
第2章　時滯Hopfield神經網絡的綜合分析
2.1　引言
2.2　單時滯不對稱Hopfield神經網絡的動態特性分析
2.3　單時滯Hopfield神經網絡模型的魯棒穩定性分析
2.4　多定常時滯不對稱Hopfield神經網絡模型的動態特性分析
2.5　多定常時滯Hopfield神經網絡模型的魯棒穩定性分析
參考文獻
第3章　時滯細胞神經網絡的動態特性研究
3.1　相關假設和引理
3.2　多時滯細胞神經網絡的動態特性分析
3.3　具有混合時滯的細胞神經網絡的動態特性分析
參考文獻
第4章　時滯遞歸神經網絡的綜合分析
4.1　多時變時滯遞歸神經網絡的動態分析
4.2　多時變時滯遞歸神經網絡的魯棒穩定性分析
參考文獻
第5章　第一類廣義遞歸時滯神經網絡的綜合分析
5.1　第一類廣義遞歸時滯神經網絡
5.2　多時變時滯遞歸神經網絡時滯依賴穩定性判據
5.3　多時變時滯遞歸神經網絡時滯獨立穩定性判據
5.4　第一類廣義多時變時滯遞歸神經網絡動態特性分析
5.5　第一類廣義多時滯參數攝動遞歸神經網絡的魯棒穩定性分析
5.6　第一類廣義多時變時滯遞歸神經網絡魯棒穩定性分析
參考文獻
第6章　第二類廣義遞歸時滯神經網絡的動態特性分析
6.1　第二類廣義遞歸時滯神經網絡
6.2　第二類廣義多時變時滯遞歸神經網絡動態特性分析
6.3　帶有分布時滯的變系數第二類廣義遞歸神經網絡動態特性分析
參考文獻
第7章　時滯Cohen-Grossberg神經網絡的綜合分析
7.1　引言
7.2　單時滯不對稱Cohen-Grossberg神經網絡模型的動態特性分析
7.3　單時滯Cohen-Grossberg神經網絡模型的時滯依賴穩定性分析
7.4　單時滯Cohen-Grossberg神經網絡模型魯棒穩定性分析
7.5　多時滯Cohen-Grossberg神經網絡模型的穩定性
7.6　多時滯Cohen-Grossberg神經網絡模型的魯棒穩定性
參考文獻
第8章　時變時滯區間Cohen-Grossberg神經網絡的魯棒穩定性分析
8.1　引言
8.2　問題描述
8.3　相關假設和引理
8.4　時滯區間Cohen-Grossberg神經網絡的魯棒穩定性分析
參考文獻
第9章　時變時滯模糊雙曲神經網絡的動態特性分析
9.1　引言
9.2　相關基礎知識
9.3　時變時滯模糊系統和時變時滯模糊基函數
9.4　時變時滯模糊雙曲神經網絡的模型和實現
9.5　時變時滯模糊雙曲神經網絡的穩定性分析
參考文獻
索引
本書中使用的符號