第1章 緒論 1.1 研究背景及意義 1.2 主要?jiǎng)?chuàng)新點(diǎn) 1.3 主要研究?jī)?nèi)容 第2章 Clifford代數(shù)及時(shí)標(biāo)相關(guān)知識(shí) 2.1 Clifford代數(shù)相關(guān)知識(shí) 2.2 時(shí)標(biāo)相關(guān)知識(shí) 2.3 不動(dòng)點(diǎn)定理及記號(hào) 第3章 時(shí)標(biāo)上Clifford值高階Hopfield神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的概周期解的存在性和全局指數(shù)穩(wěn)定性 3.1 引言 3.2 模型描述和預(yù)備知識(shí) 3.3 概周期解的存在性與全局指數(shù)穩(wěn)定性 3.4 數(shù)值例子 3.5 小結(jié) 第4章 時(shí)標(biāo)上具離散時(shí)滯和分布時(shí)滯的Clifford值細(xì)胞神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的偽概周期同步 4.1 引言 4.2 模型描述和預(yù)備知識(shí) 4.3 偽概周期解的存在性 4.4 偽概周期同步 4.5 數(shù)值例子 4.6 小結(jié) 第5章 時(shí)標(biāo)上具時(shí)變時(shí)滯的Clifford值模糊細(xì)胞神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的偽概周期同步 5.1 引言 5.2 模型描述和預(yù)備知識(shí) 5.3 偽概周期解的存在性 5.4 偽概周期同步 5.5 數(shù)值例子 5.6 小結(jié) 第6章 時(shí)標(biāo)上具連接項(xiàng)時(shí)滯的中立型Clifford值細(xì)胞神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的加權(quán)偽概周期解 6.1 引言 6.2 模型描述和預(yù)備知識(shí) 6.3 加權(quán)偽概周期解的存在性與全局指數(shù)穩(wěn)定性 6.4 數(shù)值例子 6.5 小結(jié) 第7章 時(shí)標(biāo)上具連接項(xiàng)時(shí)滯的中立型Clifford值模糊細(xì)胞神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的幾乎自守解 7.1 引言 7.2 模型描述和預(yù)備知識(shí) 7.3 幾乎自守解的存在性與全局指數(shù)穩(wěn)定性 7.4 數(shù)值例子 7.5 小結(jié) 第8章 時(shí)標(biāo)上具連接項(xiàng)時(shí)滯的中立型Clifford值分流抑制細(xì)胞神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的幾乎自守同步 8.1 引言 8.2 模型描述和預(yù)備知識(shí) 8.3 幾乎自守解的存在性 8.4 幾乎自守同步 8.5 數(shù)值例子 8.6 小結(jié) 第9章 時(shí)標(biāo)上緊幾乎自守函數(shù)及應(yīng)用 9.1 引言 9.2 預(yù)備知識(shí) 9.3 時(shí)標(biāo)上緊幾乎自守函數(shù) 9.4 應(yīng)用 9.5 數(shù)值例子 9.6 小結(jié) 參考文獻(xiàn)