由王曉紅、付主木著的《時滯型神經網絡動力學
分析及在電力繫統中的應用》根據工程應用的實際需
要，全面繫統地介紹時滯型神經網絡動力學分析的理
論基礎、各種動態特性研究方法、主要實現技術、計
算機模擬驗證技術以及在電力繫統穩定性分析中的應
用等內容。主要內容包括變時滯神經網絡的有界性和
全局指數穩定性；多時滯神經網絡的有限時間有界性
；混合時滯神經網絡的穩定性與收斂率估計及正不變
集和全局指數吸引集；混合時滯COhen-Grossberg神
經網絡的魯棒指數收斂性、非負平衡點穩定性與
Lagrange穩定性；以及混合時滯區間神經網絡的魯棒
指數耗散性和隨機時滯神經網絡及繫統的漸近行為與
控制。最後，將這些理論研究方法應用於電力繫統的
穩定性分析中。
本書可供控制科學與工程、工業自動化、電氣自
動化、機電一體化、機械工程等專業的研究人員、研
究生和高年級本科生參考，也可供控制繫統設計工程
師等相關工程技術人員閱讀和參考。

前言
第1章 緒論
1.1 引言
1.2 神經網絡的研究現狀
1.2.1 時滯神經網絡的穩定性分析
1.2.2 Lagrange穩定性研究
1.2.3 有限時間有界問題的提出
1.2.4 不確定問題描述
1.3 隨機時滯神經網絡基本理論
1.3.1 隨機神經網絡的發展概述
1.3.2 幾種隨機遞歸神經網絡模型
1.3.3 時滯對隨機神經網絡的影響
1.3.4 隨機時滯神經網絡的研究方法
1.4 電力繫統的研究現狀
參考文獻
第2章 數學基礎
2.1 向量和矩陣的範數
2.1.1 向量範數
2.1.2 矩陣範數
2.2 常用不等式及線性矩陣不等式
2.2.1 常用不等式
2.2.2 線性矩陣不等式
2.3 Ito隨機繫統的基本理論
2.3.1 幾種常見的隨機過程
2.3.2 Ito隨機微分方程
2.3.3 Ito隨機繫統穩定性概念
2.4 LyapLinov方程及穩定性理論
2.4.1 Lyapunov方程的一般解
2.4.2 Lyapunov方程的非負解
2.4.3 Lyapunov穩定性理論
2.5 其他引理
2.6 函數的範數
參考文獻
第3章 變時滯神經網絡的有界性和全局指數穩定性
3.1 問題描述
3.2 非自治遞歸神經網絡的有界性和全局指數穩定性
3.3 非自治多時滯神經網絡的有界性和全局指數穩定性
3.3.1 繫統描述和預備知識
3.3.2 有界性和全局指數穩定性
3.4 仿真算例
3.5 本章小結
參考文獻
第4章 混合時滯神經網絡的穩定性與收斂率估計
4.1 問題描述
4.2 混合時滯神經網絡全局漸近穩定性和全局指數穩定性
4.2.1 全局漸近穩定性
4.2.2 全局指數穩定性
4.3 指數收斂率的估計
4.3.1 預備知識
4.3.2 指數收斂率估計
4.4 仿真算例
4.5 本章小結
參考文獻
第5章 多時滯Cohen.Grossberg神經網絡的有限時間有界性
5.1 問題描述
5.2 有限時間有界性分析
5.2.1 預備工作
5.2.2 主要結果
5.3 仿真算例
5.4 本章小結
參考文獻
第6章 混合時滯Cohen.Grossberg神經網絡的魯棒指數收斂性
6.1 問題描述
6.2 魯棒指數收斂性分析
6.3 仿真算例
6.4 本章小結
參考文獻
第7章 混合時滯Cohen.Grossberg神經網絡非負平衡點的穩定性
7.1 問題描述
7.2 非負平衡點的存在**性
7.3 非負平衡點的R-全局穩定性分析
7.4 仿真算例
7.5 本章小結
參考文獻
第8章 混合時滯神經網絡在Lagrange意義下的穩定性
8.1 問題描述
8.2 混合時滯非自治Cohen-Grossberg神經網絡的Lagrange穩定性
8.2.1 預備工作
8.2.2 主要結論
8.3 具有廣義激活函數混合時滯Cohen-Grossberg神經網絡的Lagrange穩定性
8.3.1 模型描述
8.3.2 Lagrange穩定性
8.3.3 應用定理
8.4 仿真算例
8.5 本章小結
參考文獻
第9章 混合時滯神經網絡正不變集和全局指數吸引集
9.1 問題描述
9.2 估計正不變集和全局指數吸引集
9.3 應用舉例
9.4 本章小結
參考文獻
**0章 混合時滯區間神經網絡的魯棒耗散性
10.1 問題描述
10.2 全局魯棒指數耗散性分析
10.3 仿真算例
10.4 本章小結
參考文獻
**1章 隨機時滯網絡及繫統的漸近行為與控制
11.1 隨機CohemGrossberg時滯神經網絡繫統的漸近行為
11.1.1 預備工作
11.1.2 隨機*終有界
11.1.3 幾乎必然指數穩定性
11.1.4 仿真算例
11.2 不確定中立型隨機時滯繫統的魯棒穩定性
11.2.1 問題描述
11.2.2 中立型隨機微分時滯方程的Lasalle不變原理
11.2.3 魯棒穩定性
11.2.4 仿真算例
11.3 基於Back—Stepping方法的隨機繫統非線性控制器
11.3.1 問題描述
11.3.2 非線性控制器的設計
11.3.3 仿真算例
11.4 不確定隨機時滯大繫統的魯棒性及分散鎮定
11.4.1 問題描述
11.4.2 隨機時滯大繫統的魯棒指數穩定性
11.4.3 正則可魯棒鎮定的判定條件
11.4.4 仿真算例
11.5 本章小結
參考文獻
**2章 時滯電力繫統的兩類穩定性與參數辨識
12.1 問題描述
12.2 電力繫統的Lagrange穩定性判定
12.2.1 基於混沌分析的電力繫統Lagrange穩定性判定
12.2.2 基於LMI的時滯電力繫統Lagrange穩定性判定
12.3 時滯電力繫統Lyapunov穩定性分析
12.3.1 時滯電力繫統模型
12.3.2 基於LMI方法分析時滯電力繫統Lyapunov穩定性
12.3.3 仿真算例
12.4 電力繫統模型參數辨識
12.4.1 繫統參數辨識
12.4.2 電力繫統數學模型
12.4.3 參數辨識的混合遺傳算法和小種群粒子群算法
12.4.4 仿真算例
12.5 本章小結
參考文獻