| 摘要 | 第4-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 第一章 绪论 | 第8-18页 |
| 1.1 网络QOS和最短路径问题概述 | 第8-11页 |
| 1.1.1 网络QOS背景 | 第8页 |
| 1.1.2 QoS技术的基本概念 | 第8-9页 |
| 1.1.3 QoS路由技术简介 | 第9-10页 |
| 1.1.4 最短路径问题概述 | 第10-11页 |
| 1.2 人工神经网络介绍 | 第11-12页 |
| 1.2.1 神经网络模型和特点 | 第11-12页 |
| 1.2.2 人工神经网络的结构分类 | 第12页 |
| 1.3 脉冲耦合神经网络 | 第12-16页 |
| 1.3.1 脉冲耦合神经网络概述 | 第12-13页 |
| 1.3.2 脉冲耦合神经网络模型 | 第13-14页 |
| 1.3.3 单位连接脉冲耦合神经网络 | 第14-16页 |
| 1.4 主要工作 | 第16页 |
| 1.5 论文的内容安排 | 第16-18页 |
| 第二章 基于带宽剩余率的线性阈值下降脉冲耦合神经网络最短路径算法 | 第18-35页 |
| 2.1 引言 | 第18页 |
| 2.2 PCNN寻找最优路径原理 | 第18-19页 |
| 2.3 寻找最短路径的PCNN模型 | 第19-24页 |
| 2.3.1 模型描述 | 第19-20页 |
| 2.3.2 阈值控制 | 第20-23页 |
| 2.3.3 线性阈值PCNN搜寻最短路径原理 | 第23-24页 |
| 2.3.4 算法描述 | 第24页 |
| 2.4 仿真结果 | 第24-34页 |
| 2.4.1 PCNN参数对寻找最短路径的影响 | 第25-26页 |
| 2.4.2 仿真一 | 第26-28页 |
| 2.4.3 仿真二 | 第28-31页 |
| 2.4.4 仿真三 | 第31-33页 |
| 2.4.5 仿真四 | 第33-34页 |
| 2.5 本章小结 | 第34-35页 |
| 第三章 基于带宽剩余率的指数闽值下降脉冲耦合神经网络最短路径算法 | 第35-49页 |
| 3.1 引言 | 第35页 |
| 3.2 PCNN最短路径模型 | 第35-39页 |
| 3.2.1 模型描述 | 第35-36页 |
| 3.2.2 阈值设计 | 第36-37页 |
| 3.2.3 算法描述 | 第37-39页 |
| 3.3 仿真结果 | 第39-48页 |
| 3.3.1 PCNN参数的影响 | 第39-40页 |
| 3.3.2 仿真一 | 第40-42页 |
| 3.3.3 仿真二 | 第42-44页 |
| 3.3.4 仿真三 | 第44-47页 |
| 3.3.5 仿真四 | 第47-48页 |
| 3.4 本章小结 | 第48-49页 |
| 第四章 动态网络脉冲耦合神经网络寻找最短路径算法 | 第49-61页 |
| 4.1 引言 | 第49页 |
| 4.2 算法概述 | 第49-54页 |
| 4.2.1 PCNN寻找最短路径简述 | 第49-50页 |
| 4.2.2 动态算法的描述 | 第50-52页 |
| 4.2.3 起始路径树的确定 | 第52-54页 |
| 4.2.4 算法步骤 | 第54页 |
| 4.3 仿真结果 | 第54-59页 |
| 4.3.1 仿真一 | 第55-56页 |
| 4.3.2 仿真二 | 第56-57页 |
| 4.3.3 仿真三 | 第57-58页 |
| 4.3.4 仿真四 | 第58-59页 |
| 4.4 本章小结 | 第59-61页 |
| 第五章 总结和展望 | 第61-62页 |
| 参考文献 | 第62-66页 |
| 攻读硕士期间发表的论文 | 第66-67页 |
| 致谢 | 第67-68页 |