| 摘要 | 第1-7页 |
| ABSTRACT | 第7-17页 |
| 第1章 绪论 | 第17-43页 |
| ·引言 | 第17-19页 |
| ·大脑神经元数学模型：脑动力学研究的基础 | 第19-24页 |
| ·大脑神经网络的信息编码：联想记忆与模式分割 | 第24-27页 |
| ·大脑神经系统的混沌控制与混沌同步 | 第27-32页 |
| ·复杂网络与复杂脑网络 | 第32-39页 |
| ·混沌分析在血流动力学中的应用 | 第39-41页 |
| ·本文的研究内容及意义 | 第41-43页 |
| 第2章 基于HINDMARSH-ROSE 神经元网络的模式分割 | 第43-52页 |
| ·引言 | 第43-44页 |
| ·使用HINDMARSH-ROSE 神经元模型实现模式分割 | 第44-50页 |
| ·一般情况下的模式分割 | 第44-46页 |
| ·改变突触连接强度时的模式分割 | 第46-49页 |
| ·随机连接时的模式分割 | 第49-50页 |
| ·小结 | 第50-52页 |
| 第3章 基于HINDMARSH-ROSE 神经元网络的混沌同步 | 第52-92页 |
| ·两个相互耦合的HINDMARSH-ROSE 神经元的混沌同步 | 第52-65页 |
| ·引言 | 第52-53页 |
| ·两个线性耦合Hindmarsh-Rose 神经元的混沌同步 | 第53-60页 |
| ·两个非线性耦合Hindmarsh-Rose 神经元的混沌同步 | 第60-65页 |
| ·小结 | 第65页 |
| ·噪声影响下的最近邻域耦合HINDMASH-ROSE 神经网络混沌同步 | 第65-92页 |
| ·引言 | 第65-67页 |
| ·非线性耦合反馈函数的构造 | 第67-68页 |
| ·最近邻域耦合HR 神经网络的混沌同步 | 第68-90页 |
| ·小结 | 第90-92页 |
| 第4章 基于脑电图数据的大脑功能性网络研究 | 第92-109页 |
| ·引言 | 第92页 |
| ·数据来源 | 第92-93页 |
| ·基于脑电图数据的大脑功能性网络的构建 | 第93-94页 |
| ·对功能性脑网络的分析：度分布、聚类系数与大脑神经网络信息熵 | 第94-107页 |
| ·度分布（Degree distribution） | 第94-99页 |
| ·聚类系数（Clustering coefficient） | 第99-104页 |
| ·大脑神经网络信息熵 | 第104-107页 |
| ·小结 | 第107-109页 |
| 第5章 大鼠颈总动脉血流动力学混沌分析 | 第109-124页 |
| ·引言 | 第109-110页 |
| ·相空间重构与最大LYAPUNOV 指数的计算 | 第110-117页 |
| ·相空间重构 | 第110-114页 |
| ·最大Lyapunov 指数的计算 | 第114-117页 |
| ·实验材料与实验方法 | 第117-120页 |
| ·实验材料与实验分组 | 第117-118页 |
| ·主要仪器 | 第118页 |
| ·大鼠颈总动脉部分分支结扎的动脉低血流模型制备 | 第118-119页 |
| ·肾性高血压大鼠模型制备 | 第119页 |
| ·平均血流量和平均血压的测定方法 | 第119-120页 |
| ·实验结果与讨论 | 第120-122页 |
| ·平均血流量和平均血压的测定结果 | 第120-121页 |
| ·Lyapunov 指数计算结果 | 第121-122页 |
| ·小结 | 第122-124页 |
| 第6章 总结与展望 | 第124-127页 |
| ·全文总结 | 第124-125页 |
| ·研究展望 | 第125-127页 |
| 参考文献 | 第127-134页 |
| 致谢 | 第134-135页 |
| 攻读博士学位期间完成或已发表的学术论文 | 第135-136页 |
