| 原创性声明 | 第1-3页 |
| 摘要 | 第3-4页 |
| Abstract | 第4-5页 |
| 目录 | 第5-6页 |
| 第一章 绪论 | 第6-12页 |
| 第一节 背景介绍 | 第6-8页 |
| 第二节 脉冲耦合神经网络研究现状和问题引入 | 第8-9页 |
| 第三节 论文主要贡献和组织安排 | 第9-12页 |
| 第二章 脉冲耦合神经网络模型介绍和基本特性分析 | 第12-24页 |
| 第一节 引言 | 第12页 |
| 第二节 脉冲耦合神经网路模型 | 第12-16页 |
| 第三节 PCNN模型的工作原理 | 第16-19页 |
| 第四节 PCNN模型的基本特性分析和主要参数介绍 | 第19-23页 |
| 第五节 本章小结 | 第23-24页 |
| 第三章 基于遗传算法的脉冲耦合神经网络自动系统的研究 | 第24-40页 |
| 第一节 图像分割概念及其方法 | 第24-31页 |
| 第二节 基于遗传算法的脉冲耦合神经网络自动系统 | 第31-35页 |
| 第三节 试验结果分析和对比 | 第35-39页 |
| 第四节 本章小结 | 第39-40页 |
| 第四章 基于LMS准则和梯度下降法的自适应脉冲耦合神经网络算法研究 | 第40-54页 |
| 第一节 LMS准则和梯度下降法 | 第40-42页 |
| 第二节 自适应脉冲耦合神经网络实现 | 第42-46页 |
| 第三节 点火时间序列特性分析 | 第46-49页 |
| 第四节 自适应脉冲耦合神经网络应用试验及结果分析 | 第49-53页 |
| 第五节 本章小结 | 第53-54页 |
| 第五章 结论与展望 | 第54-56页 |
| 后记 | 第56-57页 |
| 主要参考文献 | 第57-59页 |
| 攻读硕士学位期间发表论文 | 第59-61页 |
| 攻读硕士学位期间从事科研活动 | 第61页 |