| 摘要 | 第1-7页 |
| Abstract | 第7-13页 |
| 插图索引 | 第13-15页 |
| 插表索引 | 第15-16页 |
| 第1章 绪论 | 第16-30页 |
| ·研究背景及意义 | 第16-20页 |
| ·国内外研究现状 | 第20-26页 |
| ·本文研究内容 | 第26-28页 |
| ·本文章节安排 | 第28-30页 |
| 第2章 嗅觉神经系统和 K 系列模型 | 第30-43页 |
| ·嗅觉神经系统 | 第30-35页 |
| ·K 系列模型 | 第35-41页 |
| ·神经元模型 | 第36页 |
| ·K0、K1、KII 模型 | 第36-38页 |
| ·KIII 模型 | 第38-41页 |
| ·本章小结 | 第41-43页 |
| 第3章 基于非线性动力学的 KIII 模型稳定性研究 | 第43-54页 |
| ·引言 | 第43-45页 |
| ·KIII 模型稳定性研究 | 第45-53页 |
| ·基于相图的稳定性分析 | 第46-48页 |
| ·基于 Lyapunov 指数的稳定性分析 | 第48-53页 |
| ·本章小结 | 第53-54页 |
| 第4章 面向仿生的嗅觉神经系统建模研究 | 第54-65页 |
| ·引言 | 第54-56页 |
| ·面向仿生的嗅觉神经系统模型 | 第56-64页 |
| ·面向仿生的模型结构 | 第56-59页 |
| ·神经元模型 | 第59-61页 |
| ·特性分析 | 第61-64页 |
| ·模型仿生度对比 | 第64页 |
| ·本章小结 | 第64-65页 |
| 第5章 嗅觉神经系统整合模型在人脸识别中的应用 | 第65-81页 |
| ·引言 | 第66-70页 |
| ·嗅觉神经系统整合模型的人脸识别 | 第70-79页 |
| ·模型用于模式识别的学习规则 | 第70-72页 |
| ·人脸识别的特征提取 | 第72-76页 |
| ·实验结果和性能分析 | 第76-79页 |
| ·本章小结 | 第79-81页 |
| 结论 | 第81-84页 |
| 参考文献 | 第84-95页 |
| 致谢 | 第95-98页 |
| 附录 A 攻读学位期间所发表的学术论文目录 | 第98-99页 |
| 附录 B 攻读学位期间所参与的主要项目 | 第99页 |