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论文说明：符号及注记
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第一章绪论
§1.1引言
§1.2随机微分方程的稳定性
§1.3几类重要的非线性系统
§1.3.1基因调控网络模型
§1.3.2神经网络动力学模型
§1.3.3Lur'e系统和耦合复杂网络模型
§1.4本文主要工作和创新点
§1.4.1主要研究内容
§1.4.2主要创新点
第二章随机基因调控网络的鲁棒稳定性分析
§2.1具有不确定参数的基因调控网络的鲁棒稳定性
§2.1.1模型及预备知识
§2.1.2鲁棒稳定性准则
§2.1.3数值例子
§2.2具有马尔科夫切换的基因调控网络的鲁棒稳定性
§2.2.1模型及预备知识
§2.2.2具有马尔科夫切换的基因网络的稳定性准则
§2.2.3同时具有不确定参数和马尔科夫切换的基因调控网络的鲁棒稳定性
§2.2.4数值例子
§2.3本章小结
第三章随机系统的H∞控制
§3.1具有分布时滞的随机系统的鲁棒H∞控制
§3.1.1模型及预备知识
§3.1.2随机鲁棒镇定
§3.1.3鲁棒H∞控制
§3.1.4数值例子
§3.2具有Markov切换的随机神经网络系统的H∞控制
§3.2.1模型及预备知识
§3.2.2神经网络系统的随机镇定
§3.2.3H∞控制
§3.2.4数值例子
§3.3本章小结
第四章噪声环境下复杂系统的同步控制
§4.1脉冲扰动下的Lur'e系统的全局指数同步
§4.1.1预备知识与模型
§4.1.2指数同步准则
§4.1.3随机指数同步准则
§4.1.4数值例子
§4.2两个延时耦合复杂网络间的自适应同步
§4.2.1模型及同步准则
§4.2.2数值例子
§4.3本章小结
第五章随机神经网络的稳定性分析
§5.1Cohen-Grossberg神经网络的稳定性
§5.1.1模型及预备知识
§5.1.2p-阶矩指数稳定性
§5.1.31-阶矩指数稳定性
§5.1.4数值例子
§5.2具有无界时滞的随机BAM神经网络的a.8.指数稳定性
§5.2.1模型及预备知识
§5.2.2稳定性判别准则
§5.2.3数值例子
§5.3具有马尔科夫切换和混合时滞的神经网络的稳定性
§5.3.1模型及预备知识
§5.3.2稳定性准则
§5.3.3数值例子
§5.4具有马尔科夫切换的双向联想记忆(BAM)神经网络的稳定性
§5.4.1模型及预备知识
§5.4.2稳定性准则
§5.4.3数值例子
§5.5本章小结
第六章总结与展望
§6.1总结
§6.2展望
参考文献
附录
