【摘 要】
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本文对时滞递归神经网络的渐近性与周期性进行了研究。文章分为五个部分：第一章介绍了人工神经网络和动力系统的基本概念；第二章提出了一类带有时滞的静态神经网络模型；第三章在
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本文对时滞递归神经网络的渐近性与周期性进行了研究。文章分为五个部分：第一章介绍了人工神经网络和动力系统的基本概念；第二章提出了一类带有时滞的静态神经网络模型；第三章在不要求激活函数有界，单调和可微的条件下，利用拓扑度理论，M-矩阵以及Halanay泛函微分不等式等方法；第四章在不要求激活函数有界，可微和单调的条件下，利用不等式分析技巧和Lyapunov泛函方法讨论了一类时滞区间神经网络的全局鲁棒指数稳定性和周期性，给出了实用有效的判据；第五章讨论了一类连续分布时滞Cohen-Grossberg神经网络的全局渐近稳定性。
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