| 摘要 | 第1-5页 |
| ABSTRACT | 第5-8页 |
| 第1章 绪论 | 第8-18页 |
| ·前言 | 第8-9页 |
| ·对DNA 计算的简单介绍 | 第9-14页 |
| ·DNA 分子的结构 | 第9页 |
| ·DNA 分子的各种操作反应 | 第9-11页 |
| ·DNA 计算过程与数学过程的简单对比 | 第11-12页 |
| ·DNA 计算相比于传统计算机的优点 | 第12-13页 |
| ·DNA 计算的发展 | 第13-14页 |
| ·目前DNA 计算的主要应用 | 第14-16页 |
| ·分子计算的循环 | 第14页 |
| ·自动的分子计算 | 第14-15页 |
| ·分子计算机 | 第15-16页 |
| ·研究内容和研究意义 | 第16-17页 |
| ·本章小结 | 第17-18页 |
| 第2章 人工神经网络概述 | 第18-28页 |
| ·对神经网络的简单介绍 | 第18-19页 |
| ·人工神经网络的研究历史 | 第19-20页 |
| ·人工神经网络的研究目的以及其特点 | 第20-21页 |
| ·神经网络的一般框架 | 第21-23页 |
| ·人工神经元的结构模型 | 第23-24页 |
| ·人工神经网络的学习 | 第24页 |
| ·人工神经网络的基本功能 | 第24-27页 |
| ·本章小结 | 第27-28页 |
| 第3章 建立通用的DNA 计算模型来解决神经网络分类问题 | 第28-51页 |
| ·预备知识 | 第28-29页 |
| ·研究内容、研究目标及研究意义 | 第29页 |
| ·人工神经网络模型的分类过程 | 第29-30页 |
| ·建立DNA 计算模型实现分类 | 第30-50页 |
| ·建立DNA 计算模型前的准备工作 | 第30-32页 |
| ·对各个计算模型分别编码DNA 分子设计 | 第32-33页 |
| ·学习过程 | 第33-44页 |
| ·分类过程 | 第44-50页 |
| ·本章小结 | 第50-51页 |
| 第4章 HOPFIELD 网络的DNA 模型 | 第51-69页 |
| ·简单介绍 | 第51-53页 |
| ·HOPFIELD 网络的DNA 计算模型 | 第53-59页 |
| ·编码DNA 分子设计 | 第53-55页 |
| ·DNA 计算操作 | 第55-59页 |
| ·一个简单例子 | 第59-68页 |
| ·人工神经网络中的分类过程 | 第59页 |
| ·DNA 计算操作 | 第59-68页 |
| ·本章小结 | 第68-69页 |
| 结论 | 第69-70页 |
| 参考文献 | 第70-74页 |
| 致谢 | 第74页 |