時滯遞歸神經網絡（簡體書）

本書系統地介紹了時滯遞歸神經網絡中的重要問題．主要內容包括時滯遞歸神經網絡的初邊值問題、平衡態、周期解、概周期解、穩定性、魯棒性、不變性、吸引性和吸引子的存在性及其空間位置的估計等問題。
本書可供理工科院校數學、應用數學、非線性科學、計算機科學、通信和信息科學、智能控制、人工智能及生物工程等相關專業的大學生、研究生、教師以及有關科學工作者學習與參考。

出版說明
前言
第1章 概述
1.1 人工神經網絡的起源與發展
1.2 神經元和人工神經網絡的特點
1.3 人工神經網絡的分類
1.4 人工神經網絡的應用
參考文獻
第2章 幾類遞歸神經網絡模型
2.1 McCulloch—Pitts遞歸神經網絡模型
2.2 Hopfield遞歸神經網絡模型
2.3 Cohen—Grossber9遞歸神經網絡模型
2.4 靜態遞歸神經網絡模型
2.5 參數攝動對遞歸神經網絡特性的影響
2.6 時間延遲對遞歸神經網絡特性的影響
2.7 時滯反應擴散遞歸神經網絡模型
2.8 含有Markov跳躍的時滯隨機反應擴散遞歸神經網絡
參考文獻
第3章 時滯局域遞歸神經網絡的動力行為
3.1 預備知識
3.2 離散時滯局域遞歸神經網絡的穩定性分析
3.3 離散時滯區域遞歸神經網絡的周期性分析
3.4 雙向聯想記憶時滯局域遞歸神經網絡的穩定性分析
3.5 S分布時滯局域遞歸神經網絡穩定性分析
3.6 具有不同時間尺度的時滯競爭遞歸神經網絡概周期分析
參考文獻
第4章 時滯靜態遞歸神經網絡的動力行為
4.1 迭合度方法
4.2 時滯靜態遞歸神經網絡的全局魯棒穩定性
4.3 變時滯靜態遞歸神經網絡的概周期解存在性與全局漸近穩定性
4.4 變時滯靜態遞歸神經網絡的周期解的存在性與全局指數穩定性
4.5 有限區間上的S分布時滯靜態遞歸神經網絡模型的全局魯棒穩定性
4.6 有限區間上的S分布時滯靜態遞歸神經網絡模型的全局周期吸引子
4.7 無窮區間上的S分布時滯靜態遞歸神經網絡模型平衡點的全局漸近穩定性
4.8 無窮區間上的S分布時滯靜態遞歸神經網絡模型概周期解的全局漸近穩定性
4.9 無窮區間上的S分布時滯靜態神經網絡模型的不變集和吸引集
參考文獻
第5章 時滯反應擴散遞歸神經網絡的動力行為
5.1 變時滯反應擴散Hopfield遞歸神經網絡的全局指數穩定性
5.2 變時滯反應擴散區間遞歸神經網絡的魯棒指數穩定性
5.3 變時滯反應擴散區間遞歸神經網絡周期解的魯棒指數穩定性
5.4 變時滯反應擴散靜態遞歸神經網絡的全局吸引子
5.5 S分布時滯反應擴散遞歸神經網絡的全局指數穩定性
5.6 S分布時滯反應擴散區間遞歸神經網絡的全局魯棒指數周期性
5.7 含有Markov跳躍的時滯隨機反應擴散遞歸神經網絡的指數穩定性
參考文獻
第6章 時滯反應擴散方程的吸引子與波動方程核截面的Hausdorff維數估計
6.1 預備知識
6.2 自治時滯反應擴散方程的吸引子
6.3 非自治阻尼波動方程的核截面的Hausdorff維數估計
參考文獻
第7章 JIanyH0啶理的推廣與矩陣微分方程的漸近行為研究
7.1 預備知識
7.2 非自治矩陣微分方程的等度穩定性
7.3 非自治矩陣微分方程的等度有界性
7.4 時滯矩陣微分方程的等度穩定性
7.5 關于穩定性JiHnyHoB定理的推廣
參考文獻
索引