| 摘要 | 第4-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 1. 绪论 | 第14-22页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第14-15页 |
| 1.2 膜计算国内外研究进展 | 第15-19页 |
| 1.2.1 细胞型膜系统研究进展 | 第15-17页 |
| 1.2.2 组织型膜系统研究进展 | 第17-18页 |
| 1.2.3 神经型膜系统研究进展 | 第18-19页 |
| 1.3 研究内容与创新点 | 第19-20页 |
| 1.3.1 本文研究内容 | 第19-20页 |
| 1.3.2 本文创新点 | 第20页 |
| 1.4 本文组织框架 | 第20-21页 |
| 1.5 本章小结 | 第21-22页 |
| 2. 膜计算研究预备知识 | 第22-32页 |
| 2.1 生物基础知识 | 第22-24页 |
| 2.1.1 生物膜 | 第22-23页 |
| 2.1.2 神经细胞 | 第23-24页 |
| 2.2 形式语言与自动机理论 | 第24-28页 |
| 2.2.1 基本概念及对应符号 | 第24-25页 |
| 2.2.2 语言的运算 | 第25-26页 |
| 2.2.3 Chomsky文法 | 第26-27页 |
| 2.2.4 有穷自动机和图灵机 | 第27-28页 |
| 2.3 膜计算模型理论基础 | 第28-31页 |
| 2.3.1 计算模型 | 第28页 |
| 2.3.2 膜计算模型 | 第28-30页 |
| 2.3.3 脉冲神经膜计算模型 | 第30-31页 |
| 2.4 本章小结 | 第31-32页 |
| 3. 通用使用规则的脉冲神经膜系统产生的语言研究 | 第32-55页 |
| 3.1 通用使用规则的脉冲神经膜系统 | 第32-36页 |
| 3.1.1 通用使用规则的方式 | 第32-33页 |
| 3.1.2 实例说明 | 第33-36页 |
| 3.2 计算结果的定义方式 | 第36-37页 |
| 3.2.1 脉冲神经膜系统输出结果的若干个定义方法 | 第36页 |
| 3.2.2 通用使用规则的脉冲神经膜系统的输出结果 | 第36-37页 |
| 3.3 与有限语言族FIN的关系 | 第37-40页 |
| 3.3.1 只有一个神经元的系统与FIN的关系 | 第37-40页 |
| 3.4 与正则语言族REG的关系 | 第40-54页 |
| 3.4.1 与正则语言族L{b0}的关系 | 第40-42页 |
| 3.4.2 只含有两个神经元的系统与正则语言的关系 | 第42-45页 |
| 3.4.3 一个引理的证明过程 | 第45-48页 |
| 3.4.4 一个能产生非正则语言的系统 | 第48-54页 |
| 3.5 本章小结 | 第54-55页 |
| 4. 通用使用规则的脉冲神经膜系统的计算能力 | 第55-76页 |
| 4.1 计算能力 | 第55-56页 |
| 4.2 通用使用规则的脉冲神经膜系统的计算完备性证明 | 第56-70页 |
| 4.2.1 构造系统模拟注册机 | 第56-59页 |
| 4.2.2 模拟注册机的工作过程 | 第59-61页 |
| 4.2.3 构造系统模拟加法指令与减法指令 | 第61-62页 |
| 4.2.4 构建ADD模块 | 第62-64页 |
| 4.2.5 构建SUB模块 | 第64-70页 |
| 4.2.6 综合分析 | 第70页 |
| 4.3 求解大数分解问题 | 第70-75页 |
| 4.3.1 大数分解问题 | 第70-71页 |
| 4.3.2 求解大数分解问题过程 | 第71-74页 |
| 4.3.3 结果分析 | 第74-75页 |
| 4.4 本章小结 | 第75-76页 |
| 5. 总结与展望 | 第76-78页 |
| 5.1 总结 | 第76页 |
| 5.2 展望 | 第76-78页 |
| 参考文献 | 第78-82页 |
| 攻读硕士学位期间发表论文及科研情况 | 第82-83页 |
| 致谢 | 第83-84页 |
