| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-9页 |
| 第一章 引言 | 第9-13页 |
| ·复杂神经元网络的研究概况 | 第9-11页 |
| ·本文的主要内容 | 第11-13页 |
| 第二章 神经网络 | 第13-32页 |
| ·神经元 | 第13-18页 |
| ·神经元结构 | 第13-15页 |
| ·神经元模型 | 第15-18页 |
| ·神经元网络 | 第18-19页 |
| ·复杂网络 | 第19-32页 |
| ·复杂网络的描述 | 第19-22页 |
| ·复杂网络的属性 | 第22-24页 |
| ·复杂网络的典型模型 | 第24-32页 |
| 第三章 全局耦合H-H神经元网络对动作电位的响应 | 第32-55页 |
| ·动作电位及动作电位的编码 | 第32-35页 |
| ·动作电位 | 第32-34页 |
| ·动作电位的编码 | 第34-35页 |
| ·H-H神经元对动作电位刺激的响应 | 第35-41页 |
| ·模型 | 第36-38页 |
| ·结论 | 第38-41页 |
| ·全局耦合H-H神经元网络对动作电位刺激的响应 | 第41-55页 |
| ·模型 | 第41-43页 |
| ·神经元网络集群编码特征 | 第43-46页 |
| ·神经元网络输入输出ISI的分布特征 | 第46-51页 |
| ·平均活性 | 第51-53页 |
| ·兴奋的同步性 | 第53-55页 |
| 第四章 在无标度网络上神经元系统对刺激的响应 | 第55-76页 |
| ·无标度H-H神经元网络对动作电位的响应 | 第55-66页 |
| ·模型 | 第55-56页 |
| ·神经元网络集群编码特征 | 第56-61页 |
| ·平均活性 | 第61-62页 |
| ·兴奋的同步性 | 第62-66页 |
| ·无标度Hopfield神经网络对受污染模式的有效识别 | 第66-76页 |
| ·无标度Hopfield神经网络对受污染模式的有效识别 | 第68-71页 |
| ·对受污染模式识别的讨论 | 第71-76页 |
| 第六章 结论与讨论 | 第76-80页 |
| 一、结论 | 第76-78页 |
| 二、讨论 | 第78-80页 |
| 参考文献 | 第80-87页 |
| 在学期间的研究成果 | 第87-88页 |
| 致谢 | 第88页 |