| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5页 |
| 1 绪论 | 第8-18页 |
| 1.1 课题研究的背景及意义 | 第8-9页 |
| 1.2 移动通信网络 | 第9-14页 |
| 1.2.1 信道分配 | 第11页 |
| 1.2.2 信令系统 | 第11页 |
| 1.2.3 技术指标 | 第11-14页 |
| 1.3 人工神经网络发展简介 | 第14-15页 |
| 1.4 混沌神经网络与信道分配 | 第15-17页 |
| 1.5 本文所要完成的工作 | 第17-18页 |
| 2 人工神经网络优化算法 | 第18-27页 |
| 2.1 人工神经元模型 | 第18-19页 |
| 2.2 Hopfield神经网络 | 第19-21页 |
| 2.2.1 Hopfield神经网络模型 | 第19-20页 |
| 2.2.2 Hopfield神经网络的能量函数与稳定性分析 | 第20-21页 |
| 2.3 混沌神经网络 | 第21-26页 |
| 2.3.1 暂态混沌神经网路 | 第21-22页 |
| 2.3.2 噪声混沌神经网络 | 第22-23页 |
| 2.3.3 迟滞混沌神经网络 | 第23-26页 |
| 2.4 本章小结 | 第26-27页 |
| 3 噪声混沌神经网络应用于蜂窝网络信道分配 | 第27-40页 |
| 3.1 信道分配中的电磁兼容限制 | 第27-29页 |
| 3.2 蜂窝网络信道分配中的能量函数 | 第29-30页 |
| 3.3 噪声混沌神经网络求解信道分配问题 | 第30-39页 |
| 3.3.1 噪声混沌神经网络的的数学模型 | 第30-31页 |
| 3.3.2 噪声混沌神经网络的动态方程 | 第31页 |
| 3.3.3 噪声混沌神经网络应用于蜂窝网络信道分配 | 第31-34页 |
| 3.3.4 噪声混沌神经网络与暂态混沌神经网络的性能对比分析 | 第34-39页 |
| 3.4 本章小结 | 第39-40页 |
| 4 迟滞噪声混沌神经网络应用于蜂窝网络信道分配 | 第40-56页 |
| 4.1 迟滞噪声混沌网络的性质以及优势 | 第40-41页 |
| 4.2 迟滞噪声混沌网络与噪声混沌神经网络性能对比分析 | 第41-45页 |
| 4.3 迟滞噪声混沌网络在蜂窝网络信道分配中的仿真对比分析 | 第45-55页 |
| 4.4 本章小结 | 第55-56页 |
| 结论 | 第56-57页 |
| 参考文献 | 第57-60页 |
| 致谢 | 第60页 |
