| 摘要 | 第6-7页 |
| Abstract | 第7-8页 |
| 1 绪论 | 第11-19页 |
| 1.1 课题研究的背景和意义 | 第11-12页 |
| 1.2 人工神经网络简介 | 第12-13页 |
| 1.3 无线多跳网络的 TDMA 广播调度问题 | 第13-16页 |
| 1.3.1 无线多跳网络的 TDMA 广播调度问题的基本概念 | 第13-14页 |
| 1.3.2 无线多跳网络的 TDMA 广播调度问题的数学描述 | 第14-16页 |
| 1.4 应用人工神经网络求解 WMNs 的 TDMA 广播调度的研究进展简介 | 第16-17页 |
| 1.5 本文主要工作 | 第17-19页 |
| 2 几种常见的人工神经网络 | 第19-45页 |
| 2.1 Hopfield 神经网络 | 第19-23页 |
| 2.1.1 Hopfield 神经网络的基本概述 | 第19-21页 |
| 2.1.2 Hopfield 神经网络的稳定性分析 | 第21-22页 |
| 2.1.3 梯度下降法简介 | 第22-23页 |
| 2.2 暂态混沌神经网络与噪声混沌神经网络 | 第23-33页 |
| 2.2.1 模拟退火和混沌特性简介 | 第24-25页 |
| 2.2.2 暂态混沌神经网络的数学模型及分析 | 第25-29页 |
| 2.2.3 噪声混沌神经网络 | 第29-33页 |
| 2.3 迟滞混沌神经网络 | 第33-44页 |
| 2.3.1 Liu—迟滞混沌神经网络 | 第33-35页 |
| 2.3.2 Sun—迟滞噪声混沌神经网络 | 第35-44页 |
| 2.4 本章小结 | 第44-45页 |
| 3 改进的迟滞噪声混沌神经网络及在 WMNs 的 TDMA 广播调度上的应用 | 第45-62页 |
| 3.1 NHNCNN 用于 WMNs 的 TDMA 广播调度问题的优化结果分析 | 第45-49页 |
| 3.2 改进的迟滞噪声混沌神经网络及其优化性能分析 | 第49-54页 |
| 3.2.1 改进的迟滞噪声混沌神经网络的提出 | 第49-51页 |
| 3.2.2 IHNCNN 神经元的动态特性分析 | 第51-54页 |
| 3.3 IHNCNN 在 WMNs 的 TDMA 广播调度问题上的应用 | 第54-61页 |
| 3.3.1 应用 IHNCNN 求解 WMNs 的 TDMA 广播调度问题的具体实现方法. | 第54-58页 |
| 3.3.2 应用 IHNCNN 求解 WMNs 的 TDMA 广播调度问题的优化结果分析. | 第58-61页 |
| 3.4 本章小结 | 第61-62页 |
| 4 含移动节点的 WMNs 的 TDMA 广播调度研究 | 第62-76页 |
| 4.1 WMNs 中节点的运动情况分类及可能引起的通信冲突分析 | 第62-66页 |
| 4.1.1 封闭性 WMNs 中节点的运动情况及可能引起的通信冲突分析 | 第64-65页 |
| 4.1.2 开放性 WMNs 中节点的运动情况及可能引起的通信冲突分析 | 第65-66页 |
| 4.2 含移动节点的 WMNs 的 TDMA 的广播调度方案的制定 | 第66-70页 |
| 4.2.1 含移动节点的 WMNs 的 TDMA 广播调度方案的制定 | 第67-70页 |
| 4.3 含移动节点的 WMNs 的 TDMA 广播调度问题的应用实例分析 | 第70-75页 |
| 4.4 本章小结 | 第75-76页 |
| 结论 | 第76-77页 |
| 参考文献 | 第77-80页 |
| 附录A 本文第四章中的部分程序 | 第80-87页 |
| 攻读硕士学位期间发表学术论文情况 | 第87-88页 |
| 致谢 | 第88-89页 |
