时滞递归神经网络

　　出版说明
　　前言
　　第1章 概述
　　1.1 人工神经网络的起源与发展
　　1.2 神经元和人工神经网络的特点
　　1.3 人工神经网络的分类
　　1.4 人工神经网络的应用
　　参考文献
　　第2章 几类递归神经网络模型
　　2.1 McCulloch-pitts递归神经网络模型
　　2.2 Hopfield递归神经网络模型
　　2.3 Cohen-Grossberg递归神经网络模型
　　2.4 静态递归神经网络模型
　　2.5 参数摄动对递归神经网络特性的影响
　　2.6 时间延迟对递归神经网络特性的影响
　　2.7 时滞反应扩散递归神经网络模型
　　2.8 含有Markov跳跃的时滞随机反应扩散递归神经网络
　　第3章 时滞局域递归神经网络的动力行为
　　第4章 时滞静态递归神经网络的动力行为
　　第5章 时滞反应扩散递归神经网络的动力行为
　　第6章 时滞反应扩散方程的吸引子与波动方程核截面的Hausdorff维数估计
　　第7章 定理的推广与矩阵微分方程的渐近行为研究
　　参考文献

　　    《时滞递归神经网络》系统地介绍了时淀递归神经网络中的重要问题，主要内容包括时滞递归神经网络的初边值问题、平衡态、周期解、概周期解、稳定性、鲁棒性、不变性、吸引性和吸引子的存在性及其空间位置的估计等问题。
　　    《时滞递归神经网络》可供理工科院校数学、应用数学、非线性科学、计算机科学、通信和信息科学、智能控制、人工智能及生物工程等相关专业的大学生、研究生、教师以及有关科学工作者学习与参考。