| 摘要 | 第1-7页 |
| ABSTRACT | 第7-12页 |
| 第一章 绪论 | 第12-19页 |
| ·研究背景与意义 | 第12-13页 |
| ·国内外研究现状 | 第13-16页 |
| ·本文研究内容 | 第16-18页 |
| ·本文结构 | 第18-19页 |
| 第二章 LV 神经网络的层竞争模型 | 第19-38页 |
| ·层竞争模型 | 第19-20页 |
| ·通过 LV 神经网络实现层竞争模型 | 第20-23页 |
| ·特征绑定算法 | 第23-29页 |
| ·指定绑定层 | 第29-32页 |
| ·特征分块绑定 | 第32-37页 |
| ·本章小结 | 第37-38页 |
| 第三章 利用 LV 神经网络的层竞争模型检测大脑活动区域 | 第38-54页 |
| ·引言 | 第38-39页 |
| ·时间序列之间的相关性计算 | 第39-40页 |
| ·计算侧向连接矩阵 | 第40-41页 |
| ·一个时间序列的例子 | 第41-45页 |
| ·检测 fMRI 大脑活动区域 | 第45-53页 |
| ·模拟的 fMRI 数据 | 第46-49页 |
| ·真实的 fMRI 数据 | 第49-53页 |
| ·本章小结 | 第53-54页 |
| 第四章 基于 LV 神经网络的层竞争模型的大脑 MR 图像分割方法 | 第54-66页 |
| ·引言 | 第54-55页 |
| ·基于层竞争模型的分割方法 | 第55-56页 |
| ·通过 LV 神经网络的层竞争模型分割小块 MR 图像 | 第56-59页 |
| ·合并相似的相邻区域 | 第59-60页 |
| ·利用 RFCM 聚类保留下来的区域 | 第60页 |
| ·实验结果 | 第60-64页 |
| ·模拟的大脑 MR 图像 | 第61-63页 |
| ·真实的大脑 MR 图像 | 第63-64页 |
| ·本章小结 | 第64-66页 |
| 第五章 利用 LV 神经网络的层竞争模型提取长轮廓线 | 第66-74页 |
| ·引言 | 第66-67页 |
| ·利用 LV 神经网络的层竞争模型提取长轮廓线 | 第67-70页 |
| ·共圆弧交互计算 | 第67-68页 |
| ·提取长轮廓线的算法 | 第68-70页 |
| ·实验结果 | 第70-73页 |
| ·本章小结 | 第73-74页 |
| 第六章 利用 LV 神经网络的层竞争模型提取目标区域 | 第74-80页 |
| ·引言 | 第74页 |
| ·从图像中提取目标区域 | 第74-78页 |
| ·实验结果 | 第78-79页 |
| ·本章小结 | 第79-80页 |
| 第七章 利用 LV 回复式神经网络求解旅行商问题 | 第80-119页 |
| ·引言 | 第80-81页 |
| ·问题提出 | 第81-84页 |
| ·旅行商问题的能量函数 | 第84-92页 |
| ·利用 LV 神经网络求解旅行商问题 | 第92-108页 |
| ·LV 神经网络模型 | 第93页 |
| ·平衡点分析 | 第93-100页 |
| ·轨线的收敛性 | 第100-102页 |
| ·稳定吸引子集合 | 第102-108页 |
| ·模拟结果 | 第108-118页 |
| ·参数设置 | 第108页 |
| ·从 LV 神经网络获取一条有效路径 | 第108-115页 |
| ·性能 | 第115-118页 |
| ·本章小结 | 第118-119页 |
| 第八章 求解最短路径问题的 LV 回复式神经网络模型 | 第119-130页 |
| ·引言 | 第119页 |
| ·求解有向图最短路径的 LV 神经网络模型 | 第119-125页 |
| ·实验结果 | 第125-129页 |
| ·本章小结 | 第129-130页 |
| 第九章 结论 | 第130-132页 |
| 致谢 | 第132-133页 |
| 参考文献 | 第133-142页 |
| 攻博期间取得的研究成果 | 第142-144页 |
