新一代信息科學(xué)與技術(shù)叢書(shū)：混沌神經(jīng)信息處理理論與應用簡(jiǎn)介，目錄書(shū)摘

編輯推薦:　　《新一代信息科學(xué)與技術(shù)叢書(shū)：混沌神經(jīng)信息處理理論與應用》是作者張毅鋒和盧宏濤和裴文江在多年來(lái)為信號信息處理專(zhuān)業(yè)博士生、研究生講授“混沌理論及其應用”、“模式識別”和“模式識別與圖像處理”課程的基礎上，結合參加國家攀登計劃重大關(guān)鍵項目“認知科學(xué)前沿領(lǐng)域若干重大問(wèn)題的研究一神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )理論與應用基礎研究”和國家自然科學(xué)基金重點(diǎn)項目“混沌神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )模型和智能信息處理理論與實(shí)現技術(shù)”的科研成果，吸收、采納和借鑒國內外有關(guān)文獻資料編著(zhù)而成，其目的在于向相關(guān)專(zhuān)業(yè)的研究生、高年級本科生和廣大科技人員系統地介紹非線(xiàn)性混沌理論、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )理論及其混沌特性，以及在智能信息處理中的應用，促進(jìn)計算神經(jīng)理論及相關(guān)應用在我國蓬勃發(fā)展。

內容簡(jiǎn)介:　　《新一代信息科學(xué)與技術(shù)叢書(shū)：混沌神經(jīng)信息處理理論與應用》全面系統地闡述了混沌神經(jīng)信息處理理論及其應用?！缎乱淮畔⒖茖W(xué)與技術(shù)叢書(shū)：混沌神經(jīng)信息處理理論與應用》共8章，主要內容包括混沌動(dòng)力學(xué)基礎理論、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )理論及混沌神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )模型、混沌及混沌神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )控制、混沌及混沌神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )同步、混沌神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )動(dòng)力學(xué)特性、混沌神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )在聯(lián)想記憶中的應用、混沌神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )在優(yōu)化計算中的應用和混沌神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )在生物醫學(xué)中的應用。將非線(xiàn)性動(dòng)力學(xué)理論、信息論、控制理論、優(yōu)化理論、通信理論、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )理論和神經(jīng)科學(xué)等學(xué)科知識融為一體。
　　《新一代信息科學(xué)與技術(shù)叢書(shū)：混沌神經(jīng)信息處理理論與應用》涉及目前國內外混沌神經(jīng)信息處理理論、方法及其應用最新研究成果。包括作者長(cháng)期從事混沌神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )理論及其應用所取得的科研成果，同時(shí)參考了國內外最新科研成果。全書(shū)取材新穎、內容豐富、深入淺出、理論聯(lián)系實(shí)際、系統性強、概念清楚?！缎乱淮畔⒖茖W(xué)與技術(shù)叢書(shū)：混沌神經(jīng)信息處理理論與應用》可作為信息與通信、自動(dòng)控制、生物醫學(xué)工程等專(zhuān)業(yè)的研究生教材和主要參考書(shū)，也可供廣大科研人員參考使用。

作者簡(jiǎn)介:

目錄:緒論
0.1 混沌、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )和混沌神經(jīng)信息處理的發(fā)展
0.2 混沌神經(jīng)信息處理的研究?jì)热?
0.2.1 混沌神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )模型
0.2.2 混沌神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )的控制
0.2.3 混沌神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )的同步
0.2.4 混沌神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )動(dòng)力學(xué)特性
0.3 混沌神經(jīng)信息處理的應用
0.3.1 混沌神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )在同步通信中的應用
0.3.2 混沌神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )在聯(lián)想記憶中的應用
0.3.3 混沌神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )在優(yōu)化計算中的應用
0.3.4 混沌神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )在生物學(xué)中的應用
0.3.5 混沌神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )在預測和模式識別等方面的應用
0.4 混沌智能信息處理技術(shù)的展望
0.5 本書(shū)的主要內容
參考文獻

第1章 混沌動(dòng)力學(xué)基礎理論
1.1 混沌研究歷史
1.2 非線(xiàn)性動(dòng)力學(xué)系統
1.2.1 動(dòng)力學(xué)系統基本概念
1.2.2 穩態(tài)解行為和極限集
1.3 混沌的主要特征及測定
1.3.1 混沌的幾種數學(xué)定義
1.3.2 混沌的主要特征
1.3.3 李雅普諾夫指數
1.3.4 信息熵
1.3.5 吸引子的維數
1.4 分岔理論
1.5 幾種典型的混沌研究方法
1.5.1 直接觀(guān)測法
1.5.2 頻閃采樣法
1.5.3 龐加萊截面法
1.5.4 相空間重構法
1.5.5 功率譜密度分析法
1.6 幾個(gè)典型的混沌模型
1.6.1 離散混沌模型
1.6.2 連續混沌模型
1.6.3 超混沌模型
1.7 本章小結
參考文獻

第2章 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )理論及混沌神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )模型
2.1 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )簡(jiǎn)介
2.1.1 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )發(fā)展回顧
2.1.2 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )基本模型
2.2 混沌神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )模型
2.2.1 Aihara混沌神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )模型
2.2.2 全局耦合映像混沌神經(jīng)元模型
2.2.3 對稱(chēng)映像全局耦合混沌神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò )
2.2.4 雙向耦合映像網(wǎng)絡(luò )模型
2.2.5 Inoue混沌神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )模型
2.2.6 反應一擴散細胞神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )
2.3 本章小結
參考文獻

第3章 混沌及混沌神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )控制
3.1 引言
3.2 參數微擾法
3.3 外力反饋控制法
3.4 延遲反饋控制法
3.5 自適應延遲反饋控制法
3.5.1 自適應時(shí)間延遲即目標軌道的設計
3.5.2 自適應時(shí)間延遲反饋控制混沌
3.6 線(xiàn)性反饋控制法
3.7 用脈沖控制法抑制非自治細胞神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )中的混沌
3.7.1 非自治細胞神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )中的混沌和分岔
3.7.2 脈沖控制法
3.7.3 數值實(shí)驗
3.8 正比于系統變量的脈沖反饋法
3.8.1 控制算法的基本思想
3.8.2 Henon映射模型的控制
3.8.3 仿真實(shí)驗結果
3.9 外加周期驅動(dòng)信號控制法
3.1 0耦合映像格子時(shí)空混沌的控制
3.1 1混沌神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )的釘扎控制
3.1 2混沌神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )的延時(shí)反饋控制
3.1 3本章小結
參考文獻

第4章 混沌及混沌神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )同步
4.1 引言
4.1.1 混沌同步的定義及同步類(lèi)型
4.1.2 存在驅動(dòng)一響應關(guān)系的混沌同步原理
4.1.3 基于混沌同步的保密通信方案
4.2 細胞神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )同步及保密通信方案
4.2.1 擴展頻譜保密通信方案
4.2.2 數值仿真實(shí)驗
4.2.3 分析小結
4.3 基于系統分離的混沌同步
4.4 混沌系統的同步觀(guān)測器設計
4.4.1 非線(xiàn)性狀態(tài)觀(guān)測器
4.4.2 混沌系統的同步觀(guān)測器設計
4.5 時(shí)間離散驅動(dòng)的同步觀(guān)測器
4.5.1 離散驅動(dòng)同步觀(guān)測器的穩定性判據
4.5.2 仿真實(shí)驗結果
4.6 超混沌系統的廣義函數投影時(shí)滯同步
4.6.1 超混沌系統投影同步研究現狀
4.6.2 參數不確定的自適應廣義函數投影時(shí)滯同步
4.7 廣義函數投影同步的超混沌保密通信
4.7.1 自適應廣義函數投影同步和參數調制的保密通信
4.7.2 耦合廣義函數投影同步和混沌遮掩的保密通信
4.8 線(xiàn)性耦合神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )的同步
4.8.1 網(wǎng)絡(luò )模型
4.8.2 仿真實(shí)驗
4.9 輸出或狀態(tài)耦合的混沌神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )同步
4.9.1 混沌神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )同步研究現狀
4.9.2 混沌神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )同步的定義
4.9.3 全局指數同步的幾個(gè)主要定理
4.1 0本章小結
參考文獻

第5章 混沌神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )動(dòng)力學(xué)特性
5.1 遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )的穩定性
5.1.1 平衡狀態(tài)的穩定性
5.1.2 遞歸網(wǎng)絡(luò )的漸近穩定性分析
5.1.3 離散對稱(chēng)遞歸網(wǎng)絡(luò )的漸近穩定性分析
5.1.4 連續非對稱(chēng)遞歸網(wǎng)絡(luò )的漸近穩定性分析
5.2 一類(lèi)時(shí)延神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )的穩定性
5.2.1 引言
5.2.2 模型描述
5.2.3 全局穩定性條件
5.3 無(wú)時(shí)延細胞神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )的無(wú)條件穩定性
5.4 有時(shí)延細胞神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )的無(wú)條件穩定性
5.5 Aihara混沌神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )動(dòng)力學(xué)特性
5.5.1 混沌神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )模型
5.5.2 混沌神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )時(shí)空動(dòng)力學(xué)行為
5.6 全局耦合混沌神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )動(dòng)力學(xué)特性
5.6.1 引言
5.6.2 耦合映像神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò )模型的引入
5.6.3 耦合映像神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò )動(dòng)力學(xué)特性
5.7 暫態(tài)混沌神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )的全局搜索能力
5.8 時(shí)延細胞神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )動(dòng)力學(xué)特性
5.8.1 時(shí)延細胞神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )模型
5.8.2 局部穩定性分析
5.8.3 分岔和復雜的動(dòng)力學(xué)特性
5.8.4 混沌存在的條件
5.9 本章小結
參考文獻

第6章 混沌神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )在聯(lián)想記憶中的應用
6.1 引言
6.1.1 混沌在信息處理中的作用
6.1.2 聯(lián)想記憶基本原理
6.1.3 聯(lián)想記憶動(dòng)力學(xué)特性
6.2 聯(lián)想記憶混沌神經(jīng)元模型
6.2.1 Aihara混沌聯(lián)想神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )
6.2.2 全局耦合映像混沌聯(lián)想神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )
6.2.3 基于類(lèi)Hebb學(xué)習的多值模式聯(lián)想記憶
6.2.4 Inoue混沌聯(lián)想神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )
6.3 聯(lián)想記憶混沌神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )穩定性分析
6.4 改進(jìn)的聯(lián)想記憶混沌神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )
6.4.1 網(wǎng)絡(luò )的建立
6.4.2 網(wǎng)絡(luò )聯(lián)想記憶仿真試驗
6.4.3 隨機模擬方法對記憶存儲容量的統計
6.4.4 性能分析
6.5 參數控制的聯(lián)想記憶混沌神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )
6.6 混沌系統在信息存儲中的應用
6.6.1 分段線(xiàn)性一維混沌映射在信息存取中的應用
6.6.2 混沌控制法
6.7 本章小結
參考文獻

第7章 混沌神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )在優(yōu)化計算中的應用
7.1 混沌模擬退火思想的出現
7.2 混沌神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )優(yōu)化問(wèn)題求解的統一框架
7.2.1 Hopfield神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )和能量函數修正
7.2.2 Chen和Aihara模型
7.2.3 Wang和Smith模型
7.2.4 具有混沌噪聲的模型
7.3 暫態(tài)混沌神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )動(dòng)力學(xué)特性及優(yōu)化應用
7.3.1 混沌神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )模型
7.3.2 暫態(tài)混沌神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )模型TCNN
7.3.3 單一神經(jīng)元的暫態(tài)混沌動(dòng)力學(xué)行為
7.3.4 TCNN求解旅行商問(wèn)題
7.3.5 TCNN求解CDMA多用戶(hù)檢測
7.3.6 TCNN求解OFDMA系統中子載波和功率聯(lián)合優(yōu)化
7.4 自組織TCNN及在信道分配問(wèn)題中的應用
7.4.1 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )求解信道分配問(wèn)題
7.4.2 信道分配問(wèn)題數學(xué)定義
7.4.3 TCNN求解信道分配問(wèn)題
7.4.4 自組織機制的應用
7.4.5 自組織TCNN算法
7.4.6 仿真實(shí)驗
7.5 時(shí)變增益TCNN在方向估計中的應用
7.5.1 時(shí)變增益暫態(tài)混沌神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )
7.5.2 空間信號源方向估計問(wèn)題
7.5.3 方向估計的暫態(tài)混沌神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )實(shí)現
7.5.4 仿真結果
7.6 Inoue混沌神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )模型及優(yōu)化應用
7.7 本章小結
參考文獻

第8章 混沌神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )在生物醫學(xué)中的應用
8.1 神經(jīng)元生理基礎及腦電混沌態(tài)
8.1.1 神經(jīng)元及其生理基礎
8.1.2 腦電混沌態(tài)及其與思維關(guān)系
8.2 神經(jīng)元中混沌與H-H神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )模型
8.3 心臟節律中的混沌現象
8.3.1 心臟節律模型
8.3.2 發(fā)現心臟節律中混沌
8.3.3 復雜性測度及其在心律變異分析中的應用
8.4 細胞神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )生物現象的生成
8.4.1 一維細胞神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )傳輸波前端及其中斷現象
8.4.2 脈沖控制法產(chǎn)生的生物電信號
8.5 胃電信號電生理學(xué)機制、模型及混沌特性
8.5.1 胃電圖電生理機理
8.5.2 胃電活動(dòng)電生理模型及時(shí)空混沌特性
8.6 本章小結
參考文獻