| 摘要 | 第1-3页 |
| Abstract | 第3-5页 |
| 引言 | 第5-10页 |
| 第一章 神经电生理学基础 | 第10-25页 |
| ·神经生理学基础 | 第10-18页 |
| ·生物学背景 | 第10-13页 |
| ·神经动力学基础 | 第13-14页 |
| ·神经编码问题 | 第14-18页 |
| ·HH方程 | 第18-23页 |
| ·FitzHugh-Nagumo模型(FHN模型) | 第23-25页 |
| 第二章 双稳态系统的信噪比增益研究与阵列随机共振 | 第25-33页 |
| ·一维准稳态概率密度以及非稳态均值 | 第25-27页 |
| ·二维跃迁概率密度以及信噪比增益 | 第27-28页 |
| ·阵列模型与信噪比增益 | 第28-30页 |
| ·无限阵列信噪比增益数值结果 | 第30-33页 |
| 第三章 FitzHugh-Nagumo神经模型的性能分析 | 第33-43页 |
| ·Hopf分岔理论 | 第33-36页 |
| ·线性化 | 第33页 |
| ·线性稳定性定理 | 第33页 |
| ·二维线性系统平衡点极其稳定性 | 第33-34页 |
| ·Hopf分岔理论 | 第34-35页 |
| ·Poincare—Bendixson定理 | 第35-36页 |
| ·FHN神经元模型的动力学 | 第36-38页 |
| ·FitzHugh-Nagumo神经模型的统计性能分析 | 第38-43页 |
| ·阵列模型与相关系数 | 第38-40页 |
| ·数值结果 | 第40-43页 |
| 第四章 小世界网络和FHN模型 | 第43-51页 |
| ·复杂网络 | 第43-47页 |
| ·复杂网络的发展现状和意义 | 第43-45页 |
| ·复杂网络的分类 | 第45页 |
| ·复杂网络的特征度量 | 第45-47页 |
| ·小世界网络 | 第47-50页 |
| ·小世界网络的产生和发展 | 第47-48页 |
| ·小世界网络模型 | 第48-50页 |
| ·FHN模型形成的小世界网络的探讨 | 第50-51页 |
| 结论 | 第51-53页 |
| 参考文献 | 第53-57页 |
| 攻读学位期间的研究成果 | 第57-58页 |
| 致谢 | 第58-59页 |
