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第一章 绪论 1

引言 1

本书的主要工作 6

第二章 预备知识 8

第三章 时滞小波神经网络的稳定性分析 25

引言 25

时滞小波神经网络的平衡点的存在性和唯一性 26

问题的描述 26

本章的主要结果 28

时滞小波神经网络的平衡点的全局指数稳定性 44

无时滞小波神经网络的稳定性 49

本章小结 54

第四章 二阶时滞小波神经网络的稳定性分析 56

引言 56

问题的描述 56

本章的主要结果 60

本章小结 68

第五章 受扰小波神经网络的增益稳定性分析 69

引言 69

网络模型及唯一平衡点的存在性 70

受扰Hopfield型小波神经网络的增益稳定性分析 73

本章小结 80

第六章 变时滞小波神经网络的稳定性分析 81

引言 81

问题的提出 81

变时滞小波神经网络的平衡点的存在唯一性 86

变时滞小波神经网络的平衡点的稳定性分析 88

变时滞小波神经网络的局部指数稳定性分析 105

本章小结 110

第七章 小波神经网络对广义Lipschitz函数的逼近性分析 112

引言 112

基本构造 112

用于广义Lipschitz函数类拟合的可行性 114

Thau定理的推广和小波神经网络非线性观测器 119

观测器的实现 123

本章小结 123

第八章 小波神经网络的乏逼近性和L2逼近性研究 125

引言 125

问题的提出 126

本章的主要结果 128

学习算法 137

网络参数与初值的选择策略 139

仿真结果 140

本章小结 145

结论 146

参考文献 149