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具有混合时滞的神经网络的稳定性

摘要

神经网络是由大量、同时的神经元互相连接而形成的复杂网络系统.在计算机高速发展的推动下，其日益受到人们的关注与重视，近年来，取得了众多意义非凡的理论成果.在现实世界中，时滞往往是不可避免的，导致系统不稳定，极大影响了神经网络系统的动力学性态，因此，对时滞神经网络模型的研究具有非常必要的现实意义.论文主要讨论具有混合时滞的连续神经网络模型的稳定性和分岔.

第一章开宗明义,从计算机发展入手，了解神经网络的定义，并且简单回顾其一路的历史进态，再以不久前的几个模型为引，说明本文以具有混合时滞的神经网络模型为目标，最后汇报本文安排.

第二章起承接之用，以几个生