| 摘要 | 第4-6页 |
| abstract | 第6-7页 |
| 第一章 绪论 | 第10-16页 |
| 第一节 研究背景 | 第10-12页 |
| 第二节 研究现状 | 第12-14页 |
| 第三节 本文的研究内容及章节安排 | 第14-16页 |
| 第二章 分枝模式形成的图灵不稳定性分析 | 第16-36页 |
| 第一节 基于激活-抑制理论的分枝模式形成 | 第16-18页 |
| 第二节 分枝模式的图灵不稳定性 | 第18-25页 |
| 2.2.1 基于模型解耦的图灵不稳定性分析方法 | 第18-20页 |
| 2.2.2 图灵空间分析 | 第20-23页 |
| 2.2.3 分枝模式的图灵不稳定性 | 第23-25页 |
| 第三节 分枝模式隐含的图灵模式及其影响 | 第25-35页 |
| 2.3.1 图灵模式的仿真方法 | 第25-26页 |
| 2.3.2 分枝模式隐含的图灵斑点模式 | 第26-29页 |
| 2.3.3 图灵斑点模式的斑点密度与分枝结构之间的关系 | 第29-35页 |
| 第四节 小结 | 第35-36页 |
| 第三章 图灵波长对分枝模式的影响 | 第36-48页 |
| 第一节 图灵波长对斑点模式的影响 | 第36-41页 |
| 3.1.1 色散关系 | 第36-37页 |
| 3.1.2 图灵波长对斑点模式的影响 | 第37-41页 |
| 第二节 图灵波长对分枝结构的影响 | 第41-47页 |
| 第三节 小结 | 第47-48页 |
| 第四章 基于可视化反馈框架的分枝模型参数辨识 | 第48-59页 |
| 第一节 可视化反馈框架 | 第48-49页 |
| 第二节 面向分枝模型的可视化反馈框架算法实现 | 第49-56页 |
| 4.2.1 可视化仿真模块的算法实现 | 第50页 |
| 4.2.2 模式特征提取模块的算法实现 | 第50-54页 |
| 4.2.2.1 分枝模式的分类设计 | 第51页 |
| 4.2.2.2 基于深度学习的分枝模式分类 | 第51-54页 |
| 4.2.3 模型参数辨识模块的算法实现 | 第54-56页 |
| 第三节 基于可视化反馈框架的分枝模型参数辨识结果分析 | 第56-58页 |
| 第四节 小结 | 第58-59页 |
| 第五章 结论与展望 | 第59-61页 |
| 第一节 结论 | 第59-60页 |
| 第二节 展望 | 第60-61页 |
| 参考文献 | 第61-64页 |
| 致谢 | 第64-65页 |
| 个人简历、学术论文与研究成果 | 第65页 |