| 摘要 | 第1-4页 |
| Abstract | 第4-7页 |
| 第一章 绪论 | 第7-12页 |
| ·混沌的起源 | 第7-8页 |
| ·神经网络 | 第8-10页 |
| ·混沌神经网络 | 第10-11页 |
| ·本文主要研究内容 | 第11-12页 |
| 第二章 混沌动力学 | 第12-26页 |
| ·混沌的概念 | 第12-13页 |
| ·混沌的定性特征 | 第13-14页 |
| ·混沌系统的主要参数 | 第14-17页 |
| ·Lyapunov 指数 | 第14-15页 |
| ·分形和分维 | 第15-16页 |
| ·测度熵 | 第16-17页 |
| ·耗散系统中的混沌 | 第17-22页 |
| ·耗散系统的概念 | 第18页 |
| ·耗散结构中的混沌 | 第18-19页 |
| ·奇怪吸引子 | 第19-21页 |
| ·混沌的遍历性 | 第21-22页 |
| ·典型混沌系统 | 第22-25页 |
| ·Logistic 映射——虫口模型 | 第22-24页 |
| ·洛伦兹方程——大气对流模型 | 第24-25页 |
| ·本章小节 | 第25-26页 |
| 第三章 用Hopfield 神经网络模型求解优化计算问题 | 第26-36页 |
| ·Hopfield 神经网络概述 | 第26-28页 |
| ·Hopfield 神经网络的稳定性 | 第28-30页 |
| ·神经优化计算 | 第30-32页 |
| ·构建Hopfield 神经网络模型求解TSP | 第32-33页 |
| ·用CHNN 模型求解TSP 的仿真研究 | 第33-35页 |
| ·本章小节 | 第35-36页 |
| 第四章 混沌神经网络优化算法 | 第36-51页 |
| ·混沌神经网络(CNN)模型 | 第36页 |
| ·基于退火策略的混沌神经网络(ACNN)模型 | 第36-38页 |
| ·单一神经元的ACNN 模型 | 第38-40页 |
| ·用ACNN 算法求解TSP | 第40-48页 |
| ·4 城市TSP 的仿真研究 | 第41-46页 |
| ·10城市TSP 的仿真研究 | 第46-48页 |
| ·ACNN 的动力学特性分析 | 第48-50页 |
| ·本章小节 | 第50-51页 |
| 第五章 改进的ACNN 优化算法 | 第51-54页 |
| ·改进的ACNN(IACNN)模型 | 第51页 |
| ·用IACNN 算法求解TSP | 第51-53页 |
| ·IACNN 模型中的参数分析 | 第53页 |
| ·本章小节 | 第53-54页 |
| 第六章 结束语 | 第54-55页 |
| 参考文献 | 第55-57页 |
| 研究生期间发表的论文 | 第57-58页 |
| 致谢 | 第58页 |