| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-11页 |
| 第一章 绪论 | 第11-22页 |
| ·复杂网络研究概述 | 第11-16页 |
| ·复杂网络的兴起 | 第11-12页 |
| ·复杂网络的基本概念 | 第12-13页 |
| ·几种典型的网络演化模型 | 第13-16页 |
| ·自组织临界性（SOC）简介 | 第16-18页 |
| ·自组织临界性现象 | 第16-17页 |
| ·沙堆模型 | 第17-18页 |
| ·自组织临界系统的特征 | 第18页 |
| ·大脑神经元网络简介 | 第18-21页 |
| ·大脑神经系统 | 第18-19页 |
| ·神经元的结构特征 | 第19-20页 |
| ·神经元网络的一些基本概念 | 第20-21页 |
| ·大脑神经元网络中的自组织临界性 | 第21页 |
| ·本论文的内容安排 | 第21-22页 |
| 第二章 断边重连构成的二维小世界神经元网络模型 | 第22-37页 |
| ·研究背景 | 第22-25页 |
| ·实验背景 | 第22-23页 |
| ·理论背景 | 第23-25页 |
| ·我们的研究动机 | 第25-26页 |
| ·我们的改进模型 | 第26-27页 |
| ·二维小世界网络的构成 | 第26-27页 |
| ·神经元网络的动力学过程 | 第27页 |
| ·数值模拟结果与分析 | 第27-35页 |
| ·不同的断边重连概率p 的作用 | 第28-29页 |
| ·神经元的差异性的影响 | 第29-31页 |
| ·不同的突触更新时间范围的影响 | 第31-32页 |
| ·网络规模效应 | 第32-34页 |
| ·不同的边界条件的影响 | 第34-35页 |
| ·不同的初始条件的影响 | 第35页 |
| ·小结 | 第35-37页 |
| 第三章 按距离衰减概率加边的二维小世界神经元网络模型 | 第37-52页 |
| ·研究背景 | 第37-40页 |
| ·实验背景 | 第37-38页 |
| ·理论背景 | 第38-40页 |
| ·按距离衰减概率加边的二维小世界网络的构成 | 第40-42页 |
| ·按距离衰减概率加边的二维小世界神经元网络模型 | 第42-43页 |
| ·数值模拟结果与分析 | 第43-50页 |
| ·节点差异性对SOC 的影响 | 第43-44页 |
| ·突触差异性对SOC 的影响 | 第44-47页 |
| ·网络平均度对SOC 的影响 | 第47-48页 |
| ·拓扑结构对SOC 的影响 | 第48-49页 |
| ·边界条件对SOC 的影响 | 第49-50页 |
| ·小结 | 第50-52页 |
| 第四章 总结与展望 | 第52-54页 |
| ·总结 | 第52-53页 |
| ·展望 | 第53-54页 |
| 参考文献 | 第54-58页 |
| 致谢 | 第58-59页 |
| 在学期间的研究成果及发表的学术论文 | 第59页 |