| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-9页 |
| 第一章 绪论 | 第9-14页 |
| ·复杂网络的研究背景及已有工作 | 第9-10页 |
| ·混沌同步的研究背景及已有工作 | 第10-11页 |
| ·本文的主要工作 | 第11-12页 |
| ·相关定义和引理 | 第12-14页 |
| 第二章 复杂网络的结构与性能及其同步 | 第14-29页 |
| ·复杂网络的结构与性能 | 第14-22页 |
| ·复杂网络特征量 | 第14-15页 |
| ·几类复杂网络模型 | 第15-16页 |
| ·神经网络的记忆规则 | 第16-17页 |
| ·主要结论 | 第17-22页 |
| ·复杂动力网络的自适应同步 | 第22-29页 |
| ·复杂动力网络模型的介绍和预备知识 | 第22-23页 |
| ·复杂动力网络的自适应同步 | 第23-26页 |
| ·数值模拟 | 第26-29页 |
| 第三章 变时滞神经网络的同步、参数估计与镇定 | 第29-45页 |
| ·变时滞神经网络的同步 | 第30-35页 |
| ·同步方法的提出 | 第30-33页 |
| ·例子和仿真 | 第33-35页 |
| ·基于同步的参数估计 | 第35-40页 |
| ·参数估计方法的提出 | 第35-38页 |
| ·例子和仿真 | 第38-40页 |
| ·神经网络的镇定 | 第40-45页 |
| ·镇定方法 | 第40-43页 |
| ·数值模拟 | 第43-45页 |
| 第四章 不同混沌系统的自适应同步 | 第45-55页 |
| ·三个混沌系统 | 第45-46页 |
| ·自适应同步方法 | 第46-47页 |
| ·例子与模拟 | 第47-55页 |
| ·两个Lorenz系统的同步 | 第48-49页 |
| ·超混沌Chen系统和Lorenz系统的同步 | 第49-52页 |
| ·超混沌R(o|¨)ssler系统和超混沌Chen系统的同步 | 第52-55页 |
| 第五章 总结与展望 | 第55-57页 |
| ·总结 | 第55页 |
| ·展望 | 第55-57页 |
| 致谢 | 第57-58页 |
| 参考文献 | 第58-62页 |
| 攻读硕士学位期间发表和撰写的论文 | 第62页 |