| 摘要 | 第1-5页 |
| ABSTRACT | 第5-8页 |
| 1 引言 | 第8-15页 |
| ·联想记忆功能概述 | 第8-9页 |
| ·基于人工神经网络的联想记忆模型研究的历史与现状 | 第9-14页 |
| ·基于人工神经网络的联想记忆模型研究历史 | 第9-12页 |
| ·基于人工神经网络的联想记忆模型研究现状 | 第12-14页 |
| ·论文研究意义 | 第14页 |
| ·论文结构 | 第14-15页 |
| 2 混沌神经网络模型的基本原理 | 第15-25页 |
| ·人工神经网络概述 | 第15-19页 |
| ·人工神经元模型 | 第15-16页 |
| ·神经网络的结构 | 第16-17页 |
| ·人工神经网络的学习规则 | 第17-19页 |
| ·混沌神经网络概述 | 第19-20页 |
| ·混沌神经网络的种类 | 第19-20页 |
| ·混沌神经网络的应用 | 第20页 |
| ·混沌神经元模型 | 第20-21页 |
| ·混沌神经网络模型 | 第21-23页 |
| ·混沌神经网络的非线性动力学特性分析方法 | 第23-25页 |
| 3 混沌神经网络联想记忆功能的实现 | 第25-36页 |
| ·具有联想记忆的混沌神经网络的设计 | 第25-27页 |
| ·网络设计整体分析 | 第25-26页 |
| ·混沌神经网络模型设计 | 第26-27页 |
| ·网络参数的确定 | 第27页 |
| ·混沌神经网络的联想记忆的实现 | 第27-33页 |
| ·输入原样本模式进行回忆 | 第28-31页 |
| ·输入带噪声的样本进行回忆 | 第31-32页 |
| ·输入部分信息缺失样本进行回忆 | 第32-33页 |
| ·混沌神经网络的联想记忆非线性动力学分析 | 第33-36页 |
| ·混沌神经元非线性动力学特性分析 | 第33-34页 |
| ·混沌神经网络的联想记忆动力学分析 | 第34-36页 |
| 4 混沌神经网络联系记忆功能的改进 | 第36-47页 |
| ·改进的混沌神经网络模型 | 第36-39页 |
| ·改进的混沌神经元模型 | 第36-37页 |
| ·改进的混沌神经网络模型 | 第37-38页 |
| ·改进的权值计算方法 | 第38-39页 |
| ·改进的混沌神经网络联系记忆的实现 | 第39-43页 |
| ·对原样本进行联系记忆 | 第39-42页 |
| ·对带噪声的样本进行联想记忆 | 第42页 |
| ·对部分信息缺失的样本进行联想记忆 | 第42-43页 |
| ·改进的混沌神经网络与原来的混沌神经网络的比较 | 第43-47页 |
| ·联想记忆能力的比较 | 第43-44页 |
| ·非线性动力特性的比较 | 第44-47页 |
| 5 改进后的混沌神经网络在字符识别上的应用 | 第47-59页 |
| ·用设计的混沌神经网络对字符进行识别 | 第48-52页 |
| ·改进后的混沌神经网络和原来的混沌神经网络以及 Hopfield 网络的字符识别能力的比较 | 第52-59页 |
| ·与原来的混沌神经网络的比较 | 第52-53页 |
| ·与 Hopfield 神经网络的比较 | 第53-59页 |
| 6 结论及展望 | 第59-60页 |
| 参考文献 | 第60-64页 |
| 致谢 | 第64-65页 |
| 在学期间公开发表论文及著作情况 | 第65页 |