| 摘要 | 第1-7页 |
| ABSTRACT | 第7-13页 |
| 第1章 绪论 | 第13-25页 |
| ·课题研究的背景和意义 | 第13-14页 |
| ·混沌神经网络的研究进展 | 第14-22页 |
| ·混沌学综述 | 第14-17页 |
| ·混沌神经网络优化计算发展综述 | 第17-21页 |
| ·混沌神经网络的应用研究 | 第21-22页 |
| ·论文的研究内容 | 第22-25页 |
| 第2章 混沌与迟滞动力学及Hopfield型神经网络 | 第25-51页 |
| ·混沌动力学 | 第25-30页 |
| ·混沌的定义 | 第25-26页 |
| ·混沌的特征 | 第26-28页 |
| ·混沌动力系统 | 第28-29页 |
| ·Lyapunov 指数 | 第29-30页 |
| ·迟滞动力学 | 第30-32页 |
| ·Hopfield型神经网络 | 第32-47页 |
| ·Hopfield 神经网络 | 第32-37页 |
| ·迟滞Hopfield 神经网络 | 第37-40页 |
| ·混沌噪声Hopfield 网络 | 第40-41页 |
| ·混沌神经网络 | 第41-44页 |
| ·噪声混沌神经网络 | 第44-45页 |
| ·迟滞混沌神经网络 | 第45-47页 |
| ·统一框架理论 | 第47-50页 |
| ·Chen-Aihara 混沌神经网络的优化机制 | 第48-49页 |
| ·Wang-Smith 混沌神经网络的优化机制 | 第49页 |
| ·混沌噪声Hopfield 神经网络的优化机制 | 第49-50页 |
| ·本章小结 | 第50-51页 |
| 第3章 小波混沌神经网络 | 第51-80页 |
| ·小波变换与逆变换 | 第51-52页 |
| ·与小波相结合的混沌神经网络 | 第52-54页 |
| ·小波与Sigmoid 组合的激励函数 | 第52-53页 |
| ·小波激励函数 | 第53-54页 |
| ·小波自反馈混沌神经网络 | 第54-69页 |
| ·小波自反馈混沌神经网络模型 | 第54-55页 |
| ·小波自反馈混沌神经元 | 第55-63页 |
| ·小波自反馈混沌神经网络的能量函数 | 第63-69页 |
| ·旅行商问题 | 第69-79页 |
| ·旅行商问题描述及建模 | 第69-71页 |
| ·仿真分析 | 第71-79页 |
| ·本章小结 | 第79-80页 |
| 第4章 小波迟滞混沌神经网络及其应用 | 第80-96页 |
| ·基于小波尺度退火的迟滞混沌神经元 | 第80-84页 |
| ·基于小波尺度退火的迟滞混沌神经网络 | 第84-87页 |
| ·神经网络模型 | 第84-85页 |
| ·网络的稳定性 | 第85-87页 |
| ·旅行商问题仿真 | 第87-89页 |
| ·在DS-CDMA 多用户检测上的应用 | 第89-95页 |
| ·DS-CDMA 系统模型 | 第89-92页 |
| ·最优多用户检测 | 第92页 |
| ·神经网络多用户检测 | 第92-93页 |
| ·仿真分析 | 第93-95页 |
| ·本章小结 | 第95-96页 |
| 第5章 迟滞噪声混沌神经网络及其应用 | 第96-133页 |
| ·与噪声混沌神经元等价的模型 | 第97-103页 |
| ·噪声混沌神经元 | 第97-98页 |
| ·模型一 | 第98-99页 |
| ·模型二 | 第99-101页 |
| ·神经元模型的特性分析与比较 | 第101-103页 |
| ·噪声混沌神经网络等价模型 | 第103-105页 |
| ·迟滞噪声混沌神经网络 | 第105-112页 |
| ·迟滞噪声混沌神经网络 | 第105-106页 |
| ·迟滞噪声混沌神经元分析 | 第106-112页 |
| ·在分组无线网络广播调度上的应用 | 第112-125页 |
| ·分组无线网络的广播调度问题 | 第112-113页 |
| ·分组无线网络广播调度的数学描述 | 第113-115页 |
| ·迟滞噪声混沌神经网络的两阶段优化策略 | 第115-118页 |
| ·仿真分析 | 第118-125页 |
| ·在多目标跟踪上的应用 | 第125-132页 |
| ·联合概率数据关联滤波 | 第125-130页 |
| ·仿真分析 | 第130-132页 |
| ·本章小结 | 第132-133页 |
| 结论 | 第133-135页 |
| 参考文献 | 第135-148页 |
| 攻读博士学位期间发表的论文和取科的科研成果 | 第148-149页 |
| 致谢 | 第149页 |