信息系统的非线性动力学控制研究

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1、信息系统的非线性动力学控制研究论文摘要:信息系统为复杂系统.复杂性科学被称为是科学史上继相对论和量子力学之后的又一次革命,它的出现极大地促进了科（略）,标志着人类的认识水平步入了一个崭新的阶段.非线性是复杂系统的一个重要特征,因此采用非线性动力学理论解决复杂（略）一条主要而又有效的途径.本文将从非线性动力学角度出发,研究信息系统中,包括神经信息系统和通信信息系统,一些难以用传统方法解决的控制问题.首先,对神经信息（略）明,生理参数变化引发生物系统分岔可能是某些神经系统方面疾病的诱因.因此对分岔的稳定性控制研究在神经科学中占有十分重要的地位.本文以Hodgkin-Huxley神经元模型

2、为研究对象,提出了一种利用ationsystemisaco（omitted）em.Scienceofc（omitted）iscalledthethirdscientific（omitted）follophysics.Theemergenceofscienceofplexitygreatlypromotesthe（omitted）ntofscienceindepthandindicatesthenean.Sincenonlinearityisa（omitted）tcharacteristicofplexsystem,itisthemainandeffectivemethodtosolv

3、equestionsofplexsystemics.Inthisdissertation,cont...目录:中文摘要第3-4页ABSTRACT第4-5页第1章绪论第8-15页　　引言第8-9页　　非线性动力学在信息系统中的应用第9-12页　　　　神经信息系统中神经元的非线性动力学研究第9-11页　　　　通信系统中Turbo迭代译码算法的非线性动力学研究第11-12页　　非线性动力学控制方法第12-13页　　本文的创新性工作及内容安排第13-15页第2章Hodgkin-Huxley模型中Hopf分岔控制第15-39页　　神经细胞电生理学基础第15-19页　　　　神经元的细胞膜结构特点

4、第15-16页　　　　静息电位第16-18页　　　　动作电位第18-19页　　HH模型描述第19-26页　　HH模型的分岔分析第26-29页　　iddot;iddot;本章小结第38-39页第3章FitzHugh-Nagumo模型的双重极限环分岔控制第39-59页　　FHN模型的动力学区域划分第39-44页　　引入控制的闭环FHN模型第44-45页　　中心流形定理第45-50页　　　　流的线性化和流形第46-47页　　　　非线性系统第47-48页　　　　中心流形定理第48-50页　　规范型理论第50-52页　　FHN模型中iddot;本章小结第58-59页第4章Turbo迭代译码算法

5、的动力学控制第59-90页　　引言第59-60页　　Turbo码编码器第60-62页　　Turbo码译码器第62-70页(责任编辑：1011)