| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-7页 |
| 目录 | 第7-9页 |
| 符号说明 | 第9-10页 |
| 1 绪论 | 第10-18页 |
| ·人工神经网络 | 第10-13页 |
| ·忆阻 | 第13-14页 |
| ·联想记忆 | 第14-15页 |
| ·研究的目的和意义 | 第15-16页 |
| ·本文的结构安排 | 第16-18页 |
| 2 忆阻的记忆性分析 | 第18-35页 |
| ·忆阻的研究现状 | 第18-19页 |
| ·单个忆阻的记忆性分析 | 第19-28页 |
| ·多个忆阻互联的记忆性分析 | 第28-33页 |
| ·本章小结 | 第33-35页 |
| 3 基于连续忆阻递归神经网络的联想记忆 | 第35-56页 |
| ·连续忆阻递归神经网络模型 | 第35-39页 |
| ·连续忆阻递归神经网络的稳定性 | 第39-48页 |
| ·联想记忆设计 | 第48页 |
| ·仿真实例 | 第48-54页 |
| ·本章小结 | 第54-56页 |
| 4 基于不连续忆阻递归神经网络的联想记忆 | 第56-72页 |
| ·不连续忆阻递归神经网络模型 | 第56-57页 |
| ·不连续忆阻递归神经网络的稳定性 | 第57-65页 |
| ·联想记忆设计 | 第65-67页 |
| ·仿真实例 | 第67-71页 |
| ·本章小结 | 第71-72页 |
| 5 一类忆阻Cohen-Grossberg神经网络的吸引子簇 | 第72-91页 |
| ·一类忆阻C-G神经网络模型 | 第72-74页 |
| ·吸引子族的存在性 | 第74-87页 |
| ·仿真实例 | 第87-90页 |
| ·本章小结 | 第90-91页 |
| 6 总结与展望 | 第91-93页 |
| ·本文总结 | 第91-92页 |
| ·本文的创新点 | 第92页 |
| ·未来工作展望 | 第92-93页 |
| 致谢 | 第93-94页 |
| 参考文献 | 第94-106页 |
| 附录 1 攻读博士学位期间发表的论文与参加的科研项目 | 第106-108页 |
| 附录 2 攻读博士学位期间发表的论文与论文章节的对应关系 | 第108页 |
