●前言
第1章 復雜神經網絡建模與動力學行為研究進展概述
1.1 概述
1.2 生與生物神經網絡
1.2.1 生組成與功能簡介
1.2.2 生物神經網絡及其功能
1.3 人工神經網絡研究進展概述
1.4 生物神經網絡的研究內容與方法
1.4.1 研究內容
1.4.2 研究方法
1.5 復雜網絡的基本概念與理論概述
1.5.1 復雜網絡的基本概念
1.5.2 幾種典型的復雜網絡模型及統計特性簡介
1.6 復雜生物神經網絡的建模與動力學行為研究進展
1.6.1 生電神經生理學的數學模型
1.6.2 復雜生物神經網絡的研究進展
參考文獻
第2章 復雜生物神經網絡的放電活動與興奮特性
2.1 概述
2.2 復雜空間夾緊FitzHugh-Nagumo神經網絡的放電活動
2.2.1 引言
2.2.2 復雜空間夾緊FitzHugh-Nagum網絡模型
2.2.3 數值模擬結果及分析
2.2.4 小結
2.3 隨機遠程連接激發復雜Hindmarsh-Rose神經網絡的活性
2.3.1 引言
2.3.2 復雜Hindmarsh-Rose神經網絡模型
2.3.3 數值模擬結果及分析
2.3.4 小結
2.4 具有生長和衰老機制的生物神經網絡的興奮特性
2.4.1 具有生長和衰老機制的生物神經網絡模型
2.4.2的生命力處於生長階段模式的模擬結果
2.4.3的生命力處於衰老階段模式的模擬結果
2.4.4 小結
2.5 具有側抑制機制的加權小世界生物神經網絡的興奮特性
2.5.1 模型描述
2.5.2 直流刺激下的興奮特性
2.5.3 交流刺激下的興奮特性
2.5.4 小結
2.6 變權小世界生物神經網絡的興奮及優化特性
2.6.1 概述
2.6.2 模型描述及權值變化規則
2.6.3 興奮和優化的統計特性
2.6.4 小結
2.7 復雜神經網絡中的拓撲概率和連接強度誘導的放電活動
2.7.1 復雜離散時間神經網絡的建模
2.7.2 數值模擬結果及分析
2.7.3 小結
2.8 全局耦合空間夾緊FitzHugh-Nagum網絡放電活動
2.8.1 全局耦合的空間夾緊FitzHugh-Nagum網絡模型
2.8.2 數值模擬結果及分析
2.8.3 小結
參考文獻
第3章 復雜生物神經網絡的隨機共振
3.1 引言
3.2 小世界生物神經網絡的隨機共振
3.2.1 研究模型
3.2.2 數值模擬結果及分析
3.2.3 小結
3.3 小世界生物神經網絡的二次超諧波隨機共振
3.3.1 數值模擬結果及分析
3.3.2 小結
3.4 無標度生物神經網絡的隨機共振
3.4.1 研究模型
3.4.2 數值模擬結果及分析
3.4.3 小結
參考文獻
第4章 復雜生物神經網絡的相干共振
4.1 引言
4.2 具有側抑制機制的全局耦合連接的生物神經網絡的相干共振
4.2.1 研究模型
4.2.2 數值模擬結果及分析
4.2.3 小結
4.3 小世界生物神經網絡的相干共振
4.3.1 研究模型和相干共振度量繫數
4.3.2 數值模擬結果及分析
4.3.3 小結
4.4 具有不同拓撲結構的Hindmarsh-Rose神經網絡中的相干共振
4.4.1 不同拓撲結構的Hindmarsh-Rose神經網絡
4.4.2 數值模擬結果及分析
4.4.3 小結
參考文獻
第5章 復雜生物神經網絡的同步
5.1 引言
5.2 變權小世界生物神經網絡的很優同步
5.2.1 模型描述及權值變化規則
5.2.2 數值模擬結果及分析
5.2.3 小結
5.3 外界刺激引起的小世界生物神經網絡的同步
5.3.1 概述
5.3.2 數值模擬結果及分析
5.3.3 小結
5.4 NW小世界生物神經網絡的同步性能
5.4.1 數值模擬結果及分析
5.4.2 小結
參考文獻
第6章 變時滯、隨機和脈衝Hopfield神經網絡的指數穩定性
6.1 概述
6.1.1 人工神經網絡的研究背景
6.1.2 隨機與脈衝神經網絡的研究進展概述
6.2 變時滯脈衝神經網絡的指數穩定性分析
6.2.1 預備知識
6.2.2 Hopfield神經網絡的全局指數穩定性分析
6.2.3 BAM神經網絡的全局指數穩定性分析
6.3 具有馬爾可夫鏈的變時滯隨機區間神經網絡指數穩定性分析
6.3.1 預備知識
6.3.2 均方指數穩定性分析
6.4 變時滯反應擴散高階隨機神經網絡的指數穩定性分析
6.4.1 預備知識
6.4.2 均方指數穩定性分析
6.5 本章總結
參考文獻
第7章 復雜動力網絡的穩定性條件和混沌湧現
7.1 引言
7.2 一個狹義Lyapunov漸近穩定的復雜動力網絡模型
7.2.1 模型描述
7.2.2 穩定性分析
7.2.3 數值模擬結果及分析
7.2.4 小結
7.3 兩種典型復雜動力網絡的廣義Lyapunov意義下的穩定性分析
7.3.1 復雜動力網絡模型
7.3.2 復雜動力網絡的穩定性條件
7.3.3 NW小世界復雜動力網絡的穩定性分析
7.3.4 無標度復雜動力網絡的穩定性分析
7.3.5 數值模擬結果及分析
7.3.6 小結
7.4 小世界復雜動力網絡的混沌湧現
7.4.1 引言
7.4.2 模型及理論分析
7.4.3 混沌湧現條件
7.4.4 混沌湧現能力
7.4.5 小世界復雜動力網絡的混沌湧現特性
7.4.6 數值模擬結果及分析
7.4.7 小結
參考文獻
第8章 復雜神經網絡的混沌控制
8.1 混沌控制概述
8.2 小世界離散神經網絡中時空混沌的有序化
8.2.1 引言
8.2.2 離散時間神經網絡模型的構建
8.2.3 數值模擬結果及分析
8.2.4 小結
8.3 空間夾緊FitzHugh-Nagum混沌的無源自適應控制
8.3.1 空間夾緊FitzHugh-Nagum模型
8.3.2 非線性繫統無源性和無源控制方法的基本概念
8.3.3 基於無源性的空間夾緊FitzHugh-Nagum混沌振蕩自適應控制
8.3.4 數值模擬結果及分析
8.3.5 Hindmarsh-Ros混沌的無源自適應控制
8.3.6 小結
參考文獻
彩圖

近20年來，復雜神經網絡的建模與動力學行為研究已成為神經科學、信息科學、非線性動力學等多學科交叉領域具有較大挑戰性的一個前沿性研究課題。因此，深入研究大規模神經網絡的復雜動力學行為，探討大規模神經網絡對外界輸入信號的興奮特性、同步特性和復雜網絡自身的穩定性等，對於探索人腦的記憶、學習與思維方式和信息的處理能力將會提供有價值的參考。《復雜神經網絡的建模與動力學行為研究》是關於復雜神經網絡的建模與動力學行為研究的一部專著，是作者多年來在這一研究領域所做研究工作的總結。《復雜神經網絡的建模與動力學行為研究》繫統地介紹了復雜生物神經網絡的建模方法，深入研究了復雜生物神經網絡的興奮特性、隨機共振、相干共振和同步特性，給出了作者一繫列理論研究和數值模擬的成果，同時介紹了國內外在該研究領域的相關研究成果和進展。