| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-11页 |
| 第一章 人工神经网络概述 | 第11-25页 |
| §1.1 人工神经网络背景 | 第11-12页 |
| §1.2 生物神经网络 | 第12-16页 |
| §1.3 神经网络发展历史 | 第16-17页 |
| §1.4 神经网络类型 | 第17-18页 |
| §1.5 从物理学角度看神经网络的研究 | 第18-20页 |
| §1.6 本论文的研究目标和各章节安排 | 第20-22页 |
| 参考文献 | 第22-25页 |
| 第二章 联想记忆神经网络的两种设计方法 | 第25-42页 |
| §2.1 联想记忆神经网络简介 | 第25-26页 |
| §2.2 Hopfield神经网络 | 第26-30页 |
| §2.3 整体优化网络 | 第30-37页 |
| §2.3.1 整体优化网络设计思想 | 第31-32页 |
| §2.3.2 MCA学习规则 | 第32-33页 |
| §2.3.3 整体优化网络的动力学特性 | 第33-37页 |
| §2.4 小结 | 第37-38页 |
| 参考文献 | 第38-42页 |
| 第三章 传输函数对联想记忆网络的影响 | 第42-69页 |
| §3.1 引言 | 第42-44页 |
| §3.2 常见的传输函数 | 第44-45页 |
| §3.3 连续神经网络 | 第45-46页 |
| §3.4 联想记忆网络局域场分布与网络性能的关联 | 第46-52页 |
| §3.4.1 Hopfield网络局域场分布 | 第47-49页 |
| §3.4.2 Hopfield网络临界存储率 | 第49-51页 |
| §3.4.3 整体优化网络局域场分布 | 第51-52页 |
| §3.5 连续传输函数对网络性能的影响 | 第52-58页 |
| §3.5.1 连续传输函数对Hopfield网络的影响 | 第52-56页 |
| §3.5.2 连续传输函数对整体优化网络的影响 | 第56-58页 |
| §3.6 局域场分布分析方法的进一步讨论 | 第58-63页 |
| §3.7 总结与讨论 | 第63-64页 |
| 参考文献 | 第64-69页 |
| 第四章 噪音对联想记忆网络的影响 | 第69-94页 |
| §4.1 引言 | 第69-71页 |
| §4.2 神经网络和伊辛模型 | 第71-72页 |
| §4.3 神经网络中的噪音 | 第72-75页 |
| §4.4 对两种联想记忆网络的噪音研究 | 第75-87页 |
| §4.4.1 S∑变换 | 第76页 |
| §4.4.2 从噪音角度看Hopfield神经网络中β的作用 | 第76-80页 |
| §4.4.3 噪音对Hopfield神经网络的影响 | 第80-83页 |
| §4.4.4 噪音对整体优化网络的影响 | 第83-87页 |
| §4.5 小结 | 第87-89页 |
| 参考文献 | 第89-94页 |
| 第五章 本征值谱研究 | 第94-108页 |
| §5.1 引言 | 第94-95页 |
| §5.2 RMT理论简介 | 第95-99页 |
| §5.2.1 高斯系综分类 | 第95-96页 |
| §5.2.2 Wigner半圆律 | 第96-98页 |
| §5.2.3 高斯分布与统计物理 | 第98-99页 |
| §5.3 神经网络本征值谱 | 第99-101页 |
| §5.4 小结 | 第101-104页 |
| 参考文献 | 第104-108页 |
| 第六章 总结与展望 | 第108-112页 |
| §6.1 本论文所获得的一些结果 | 第108-109页 |
| §6.2 我们工作的创新之处 | 第109-110页 |
| §6.3 展望 | 第110-111页 |
| 参考文献 | 第111-112页 |
| 作博士论文期间的主要成果 | 第112-113页 |
| 致谢 | 第113-114页 |
