| 摘要 | 第5-6页 |
| ABSTRACT | 第6-7页 |
| 第1章 绪论 | 第10-17页 |
| 1.1 课题研究背景及意义 | 第10-11页 |
| 1.2 课题研究现状 | 第11-14页 |
| 1.3 存在的问题及解决的方案 | 第14-15页 |
| 1.4 本文主要内容以及结构安排 | 第15-17页 |
| 第2章 相关知识准备 | 第17-29页 |
| 2.1 神经群模型 | 第17-21页 |
| 2.2 复杂网络相关概念 | 第21-25页 |
| 2.2.1 网络特征参量 | 第21-22页 |
| 2.2.2 不同拓扑的网络 | 第22-24页 |
| 2.2.3 牵制控制 | 第24-25页 |
| 2.3 FPGA和SOPC | 第25-26页 |
| 2.4 模糊控制原理 | 第26-28页 |
| 2.5 本章小结 | 第28-29页 |
| 第3章 脑网络模型的动力学分析 | 第29-46页 |
| 3.1 脑网络模型 | 第29-30页 |
| 3.2 改进的排序熵算法 | 第30-32页 |
| 3.3 研究步骤 | 第32-33页 |
| 3.4 仿真结果与分析 | 第33-45页 |
| 3.4.1 耦合强度和网络平均度对动力学特性的影响 | 第34-39页 |
| 3.4.2 拓扑结构对动力学特性的影响 | 第39-42页 |
| 3.4.3 基于SOPC的脑网络模型的构建 | 第42-45页 |
| 3.5 本章小结 | 第45-46页 |
| 第4章 具有小世界拓扑的脑网络模型的牵制控制 | 第46-57页 |
| 4.1 具有小世界拓扑的脑网络模型 | 第46页 |
| 4.2 牵制控制方案 | 第46-48页 |
| 4.3 仿真结果与分析 | 第48-56页 |
| 4.3.1 小世界拓扑的脑网络模型的牵制控制 | 第49-53页 |
| 4.3.2 重要参数对控制能量的影响 | 第53-55页 |
| 4.3.3 重要参数对最小驱动节点个数的影响 | 第55-56页 |
| 4.4 本章小结 | 第56-57页 |
| 第5章 具有不同拓扑的脑网络模型的牵制控制 | 第57-65页 |
| 5.1 具有不同拓扑的脑网络模型 | 第57页 |
| 5.2 牵制控制方案 | 第57-58页 |
| 5.3 仿真结果与分析 | 第58-64页 |
| 5.3.1 不同拓扑下随机和特定牵制控制策略的比较 | 第58-63页 |
| 5.3.2 拓扑结构和耦合强度对驱动节点个数的影响 | 第63-64页 |
| 5.4 本章小结 | 第64-65页 |
| 结论 | 第65-67页 |
| 参考文献 | 第67-73页 |
| 攻读硕士学位期间承担的科研任务与主要成果 | 第73-74页 |
| 致谢 | 第74页 |
