| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-8页 |
| 第一章 绪论 | 第8-13页 |
| ·研究现状 | 第8-9页 |
| ·简介 | 第8页 |
| ·对称神经网络 | 第8-9页 |
| ·稀疏神经网络 | 第9页 |
| ·研究内容 | 第9-12页 |
| ·文章结构 | 第12-13页 |
| 第二章 神经网络简介 | 第13-26页 |
| ·生物脑神经元的结构和动作 | 第13-14页 |
| ·人工神经网络 | 第14-21页 |
| ·简介 | 第14-15页 |
| ·发展历史 | 第15-17页 |
| ·实现技术 | 第17页 |
| ·特点 | 第17-18页 |
| ·应用 | 第18-20页 |
| ·优缺点 | 第20-21页 |
| ·神经元的数理模型 | 第21-22页 |
| ·人工神经网络的结构 | 第22-24页 |
| ·分类 | 第22-23页 |
| ·构建步骤 | 第23-24页 |
| ·学习算法 | 第24-26页 |
| ·有监督的学习 | 第24页 |
| ·无监督的学习 | 第24页 |
| ·增强学习 | 第24-26页 |
| 第三章 固定稀疏度神经网络的设计规则 | 第26-30页 |
| ·蒙特卡罗变异规则 | 第26页 |
| ·一般化的设计非对称网络的方法 | 第26-27页 |
| ·设计算法 | 第27-28页 |
| ·固定稀疏度的稀疏网络的设计方法 | 第28-30页 |
| 第四章 固定稀疏度的稀疏网络和全连接网络的动力学分析 | 第30-35页 |
| ·网络存储能力 | 第33-34页 |
| ·学习时间和检索时间 | 第34-35页 |
| 第五章 固定稀疏度神经网络研究总结 | 第35-37页 |
| 第六章 神经网络在安全关键系统中应用的探讨 | 第37-40页 |
| 参考文献 | 第40-45页 |
| 在学期间完成的学术论文 | 第45-46页 |
| 作者研究生期间参与项目 | 第46-47页 |
| 致谢 | 第47页 |