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目录
1 引言
2 模糊神经网络
2．1 模糊理论基础
2．1．1 模糊现象与模糊概念
2．1．2 模糊集合及其运算
2．1．3 三角模算子
2．2 模糊矩阵
2．3 神经网络理论基础
2．3．1 人工神经元模型
2．3．2 模糊神网络结构
3 带有阈值的v-T型模糊双向联想记忆神经网络的收敛性分析
3．1 预备知识
3．2 带阈值的v-T型FBAMNN的Lyapunov稳定性
3．3 带阈值的v-T型FBAMNN的稳定性和收敛性
3．4 小结
4 带有阈值的v-?型模糊双向联想记忆神经网络的容错性分析
4．1 预备知识
4．2 容错性分析
4．3 例子
4．4 小结
5 v-T型模糊双向异联想记忆神经网络的学习算法的鲁棒稳定性
5．1 预备知识
5．2 学习规则
5．3 训练模式的摄动对v-T型FBAMNN的影响
5．4 小结
6 带有leakage时滞的模糊区间值静态神经网络的全局指数鲁棒稳定性
6．1 模型描述和预备知识
6．2 主要结论
6．3 例子
6．4 小结
7 带有混合时滞的随机模糊区间值静态神经网络的稳定性分析
7．1 模型描述和预备知识
7．2 主要结论
7．3 例子
7．4 小结
8 展望
参考文献
致谢
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