| 摘要 | 第6-8页 |
| Abstract | 第8-9页 |
| 目录 | 第10-13页 |
| 第一章 绪论 | 第13-21页 |
| 1.1 研究背景 | 第13-19页 |
| 1.1.1 记忆研究简史 | 第13-15页 |
| 1.1.2 复杂网络简介 | 第15-18页 |
| 1.1.3 神经网络上的自维持振荡 | 第18-19页 |
| 1.2 本文工作 | 第19-21页 |
| 第二章 自持振荡的理论基础 | 第21-57页 |
| 2.1 非线性动力学基础 | 第21-32页 |
| 2.1.1 线性系统 | 第21-22页 |
| 2.1.2 非线性系统 | 第22-23页 |
| 2.1.3 系统稳定性与稳定性分析 | 第23-27页 |
| 2.1.4 吸引子分类与动力学分岔 | 第27-30页 |
| 2.1.5 相平面分析法 | 第30-32页 |
| 2.2 神经元基础知识 | 第32-39页 |
| 2.2.1 神经元的结构与类型 | 第33-34页 |
| 2.2.2 神经元动作电位的产生机制 | 第34-35页 |
| 2.2.3 突触 | 第35-37页 |
| 2.2.4 突触的快神经传递与慢神经传递 | 第37-39页 |
| 2.3 神经元数学模型 | 第39-49页 |
| 2.3.1 Hodgkin-Huxley神经元模型 | 第40-41页 |
| 2.3.2 FitzHugh-Nagumo神经元模型 | 第41页 |
| 2.3.3 Morris-Lecar神经元模型 | 第41-43页 |
| 2.3.4 Chay神经元模型 | 第43-45页 |
| 2.3.5 Hindmarsh-Rose神经元模型 | 第45-46页 |
| 2.3.6 离散型神经元模型 | 第46-49页 |
| 2.4 突触动力学 | 第49-57页 |
| 2.4.1 化学突触数学模型 | 第49-52页 |
| 2.4.2 电突触数学模型 | 第52页 |
| 2.4.3 抑制性突触和兴奋性突触 | 第52-54页 |
| 2.4.4 短时程突触可塑性 | 第54-57页 |
| 第三章 网络结构的细微改变对自维持振荡的影响 | 第57-67页 |
| 3.1 引言 | 第57-58页 |
| 3.2 Fitzhugh-Nagumo神经网络 | 第58-60页 |
| 3.3 增加或者减少网络一条连接边下的自维持振荡 | 第60-64页 |
| 3.3.1 初始网络为一个孤立环的情形 | 第60页 |
| 3.3.2 一般网络结构的情形 | 第60-62页 |
| 3.3.3 周期性加边与减边的情形 | 第62-63页 |
| 3.3.4 突触时间延迟对自维持振荡的影响 | 第63-64页 |
| 3.4 网络结构的细微改变对神经元激发的机制分析 | 第64-65页 |
| 3.5 本章讨论 | 第65页 |
| 3.6 本章小结 | 第65-67页 |
| 第四章 基于自持振荡的简单记忆网络研究 | 第67-87页 |
| 4.1 引言 | 第67-69页 |
| 4.2 激发简单的记忆网络模型 | 第69-71页 |
| 4.2.1 简单的记忆网络模型 | 第69页 |
| 4.2.2 神经元和突触数学模型 | 第69-71页 |
| 4.3 短时记忆模式与长时记忆模式 | 第71-78页 |
| 4.3.1 f取值相同时神经网络的激发模式 | 第71-73页 |
| 4.3.2 f取值为两个常数时神经网络的激发模式 | 第73-76页 |
| 4.3.3 f取值为非均匀分布时神经网络的激发模式 | 第76-78页 |
| 4.4 短时记忆和长时记忆的产生机制分析 | 第78-83页 |
| 4.5 讨论 | 第83-85页 |
| 4.6 本章小结 | 第85-87页 |
| 第五章 总结与展望 | 第87-91页 |
| 5.1 本文总结 | 第87-88页 |
| 5.2 研究展望 | 第88-91页 |
| 参考文献 | 第91-111页 |
| 攻读博士学位期间发表的论文 | 第111-113页 |
| 简历 | 第113-115页 |
| 致谢 | 第115-116页 |
