本书主要研究状态相关的脉冲对（切换）神经网络稳定性的影响，以及怎样利用脉冲免疫（脉冲解毒）控制网络病毒的传播。首先介绍了状态相关的脉冲（切换）系统、神经网络模型、计算机病毒传播模型，其次运用B-等价法、李亚普诺夫函数和相关分析技巧研究几类状态相关的脉冲（切换）神经网络的稳定性问题，最后利用脉冲微分方程的比较定理和分岔理论研究带有脉冲免疫、脉冲解毒和饱和效应的计算机病毒传播模型的动力学性质。
本书可作为从事脉冲系统理论、神经网络、网络传播动力学等领域工作的教学、科研人员参考用书，也可作为相关专业研究生的参考用书。

1 绪论
1.1 引言
1.2 有关模型及系统简介
1.3 有关符号和定义
1.4 本书的主要研究内容及结构安排
2 状态相关脉冲对Cohen-Grosberg神经网络的全局指数稳定性的影响
2.1 问题描述
2.2 状态相关的脉冲CGNN的稳定性
2.3 本章小结
3 状态相关脉冲对切换Hopfeld 神经网络的全局稳定性的影响
3.1 模型描述
3.2 状态相关的脉冲切换HNN的全局稳定性
3.3 数值仿真
3.4 本章小结
4 混杂状态相关脉冲和切换Cohen-Grossberg神经网络
4.1 预备知识和模型
4.2 状态相关脉冲切换Cohen-Grossberg神经网络的全局稳定性
4.3 两个数值例子
4.4 本章小结
5 带有脉冲免疫和饱和效应的计算机病毒传播模型
5.1 脉冲计算机病毒模型描述
5.2 脉冲计算机病毒模型的动力学分析
5.3 本章小结
6 脉冲解毒对网络病毒传播的影响
6.1 问题描述
6.2 一个脉冲网络病毒模型的一些结论
6.3 几个数值例子
6.4 本章小结
7 总结与展望
7.1 研究成果总结
7.2 未来工作展望
参考文献