| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-9页 |
| 第1章 绪论 | 第9-12页 |
| ·课题来源及混沌与保密通信 | 第9-11页 |
| ·论文的主要内容 | 第11-12页 |
| 第2章 混沌基本理论 | 第12-28页 |
| ·混沌的概述 | 第12-14页 |
| ·混沌的起源及发展 | 第12-13页 |
| ·混沌的定义 | 第13-14页 |
| ·通向混沌的道路及产生混沌的判据 | 第14-20页 |
| ·通向混沌的道路 | 第14-15页 |
| ·混沌研究的判据与准则 | 第15-20页 |
| ·混沌的分类及主要特性 | 第20-23页 |
| ·混沌的分类 | 第20-21页 |
| ·混沌的主要特性及奇怪吸引子的简介 | 第21-23页 |
| ·几个典型的混沌系统 | 第23-27页 |
| ·Henon映射 | 第23-25页 |
| ·Logistic映射 | 第25页 |
| ·Lorenz系统模型 | 第25-27页 |
| ·本章小结 | 第27-28页 |
| 第3章 正余弦映射产生混沌序列方案 | 第28-39页 |
| ·正弦映射模型的提出 | 第28-29页 |
| ·正弦映射产生混沌序列原理 | 第29-34页 |
| ·Logistic映射产生混沌序列原理 | 第29-32页 |
| ·正弦映射产生混沌序列原理 | 第32-34页 |
| ·正弦映射及 Logistic映射产生序列的性能比较 | 第34-37页 |
| ·余弦映射产生混沌序列原理 | 第37-38页 |
| ·本章小结 | 第38-39页 |
| 第4章 神经网络产生混沌序列方案实现 | 第39-65页 |
| ·BP神经网络的相关概念 | 第39-44页 |
| ·BP神经网络的结构与学习规则 | 第39-44页 |
| ·BP神经网络的激活函数 | 第44页 |
| ·本节小结 | 第44页 |
| ·一维闭环 BP神经网络产生混沌序列方案 | 第44-49页 |
| ·一维闭环 BP神经网络结构 | 第44-46页 |
| ·一维 BP神经网络产生混沌序列原理 | 第46-49页 |
| ·Fourier级数定义 | 第46-47页 |
| ·网络产生混沌原理 | 第47-49页 |
| ·多维闭环 BP神经网络产生混沌序列方案 | 第49-53页 |
| ·多维闭环 BP神经网络结构 | 第49页 |
| ·多维闭环 BP网络产生混沌序列原理 | 第49-51页 |
| ·多维闭环 BP网络特性分析 | 第51-53页 |
| ·本节小节 | 第53页 |
| ·动态递归神经网络结构及学习算法 | 第53-57页 |
| ·动态递归神经网络的结构 | 第53-54页 |
| ·网络的学习算法 | 第54-57页 |
| ·闭环动态递归网络产生混沌序列方案 | 第57-61页 |
| ·闭环动态递归网络结构 | 第57-58页 |
| ·网络所产生的混沌序列及其特性分析 | 第58-61页 |
| ·本节小结 | 第61页 |
| ·改进输入模式 BP神经网络 | 第61-64页 |
| ·输入模式改进的理论分析 | 第61-62页 |
| ·仿真分析验证 | 第62-64页 |
| ·本章小结 | 第64-65页 |
| 结论 | 第65-67页 |
| 参考文献 | 第67-70页 |
| 攻读硕士学位期间发表论文和取得的科研成果 | 第70-71页 |
| 致谢 | 第71页 |