全局耦合网络的特性及其混沌控制研究
| 摘要 | 第5-7页 |
| Abstract | 第7-8页 |
| 第1章 绪论 | 第11-22页 |
| 1.1 课题研究的目的和意义 | 第11-12页 |
| 1.2 国内外研究现状及发展趋势 | 第12-20页 |
| 1.2.1 混沌神经网络研究现状 | 第12-15页 |
| 1.2.2 混沌控制概述 | 第15-18页 |
| 1.2.3 全局耦合网络研究现状 | 第18-20页 |
| 1.3 本文的研究内容和章节安排 | 第20-22页 |
| 第2章 几种混沌映射及其特性研究 | 第22-35页 |
| 2.1 几种混沌映射及其概率密度分析 | 第22-31页 |
| 2.1.1 几种混沌映射模型 | 第22-26页 |
| 2.1.2 混沌映射的概率密度分析 | 第26-31页 |
| 2.2 混沌映射其它特征分析 | 第31-34页 |
| 2.3 本章小结 | 第34-35页 |
| 第3章 GCM网络的运动特性研究 | 第35-60页 |
| 3.1 常规耦合GCM网络运动特性分析 | 第35-42页 |
| 3.1.1 常规耦合CL-GCM网络 | 第35-38页 |
| 3.1.2 常规耦合S-GCM网络 | 第38-40页 |
| 3.1.3 其它类型常规耦合网络 | 第40-42页 |
| 3.2 延时耦合GCM网络特性分析 | 第42-49页 |
| 3.2.1 延时耦合CL-GCM网络 | 第42-45页 |
| 3.2.2 延时耦合S-GCM模型 | 第45-47页 |
| 3.2.3 其它类型延时耦合网络 | 第47-49页 |
| 3.3 GCM网络微观运动特性 | 第49-58页 |
| 3.3.1 CL-GCM网络的微观运动特性 | 第49-54页 |
| 3.3.2 S-GCM网络的微观运动特性 | 第54-56页 |
| 3.3.3 其它类型GCM网络的微观运动特性 | 第56-58页 |
| 3.4 本章小结 | 第58-60页 |
| 第4章 GCM网络的动力学特性研究 | 第60-70页 |
| 4.1 GCM网络平衡点的存在性 | 第60-63页 |
| 4.2 GCM网络分岔分析 | 第63-69页 |
| 4.2.1 单个神经元分岔分析 | 第63-67页 |
| 4.2.2 两神经元系统分岔分析 | 第67-69页 |
| 4.3 本章小结 | 第69-70页 |
| 第5章 GCM网络的控制和应用 | 第70-99页 |
| 5.1 第一类控制方法 | 第70-79页 |
| 5.1.1 CL-GCM网络的控制 | 第70-75页 |
| 5.1.2 S-GCM网络的控制 | 第75-77页 |
| 5.1.3 其它类型GCM网络的控制 | 第77-79页 |
| 5.2 第二类控制方法 | 第79-89页 |
| 5.2.1 CL-GCM网络的控制 | 第79-84页 |
| 5.2.2 S-GCM网络的控制 | 第84-87页 |
| 5.2.3 其它类型GCM网络的控制 | 第87-89页 |
| 5.3 GCM网络的动态联想记忆 | 第89-98页 |
| 5.3.1 CL-GCM网络的动态联想记忆 | 第89-93页 |
| 5.3.2 S-GCM网络的动态联想记忆 | 第93-96页 |
| 5.3.3 其它类型GCM网络的动态联想记忆 | 第96-98页 |
| 5.4 本章小结 | 第98-99页 |
| 结论 | 第99-100页 |
| 参考文献 | 第100-107页 |
| 攻读博士学位期间发表的论文和取得的科研成果 | 第107-108页 |
| 致谢 | 第108页 |
