《混沌神经网络及其应用》详细介绍了以Hopfield神经网络为基础而发展出来的混沌神经网络模型，分析和阐述了它们在优化过程中所体现的优化机制及动力学特性，反映了混沌神经网络在研究过程中所存在的问题，预示了混沌神经网络的研究方向；同时，《混沌神经网络及其应用》还融入了作者近年来在混沌神经网络及应用领域所取得的一些最新研究成果，希望可以丰富混沌神经网络的研究内容，为混沌神经网络的应用提供一定的理论参考和借鉴。

第1章 绪论
1.1 引言
1.2 混沌神经网络的研究进展
1.3 混沌神经网络的应用研究
1.4 本书内容安排
参考文献

第2章 混沌与迟滞动力学
2.1 混沌与混沌动力系统
2.2 混沌的特征与特征量
2.3 迟滞动力学
参考文献

第3章 Hopfield神经网络与混沌神经网络
3.1 最优化问题简介
3.2  Hopfield神经网络
3.3 迟滞Hopfield神经网络
3.4 混沌噪声Hopfield神经网络
3.5 混沌神经网络
3.6 暂态混沌神经网络
3.7 统一框架理论
参考文献

第4章 连续小波与Sigmoid激励函数组合的暂态混沌神经网络及其在优化问题上的应用
4.1 小波变换与逆变换
4.2 连续小波与Sigmoid激励函数组合的暂态混沌神经网络
4.3 分段模拟退火对求解旅行商问题优化性能的影响
参考文献

第5章 非线性自反馈暂态混沌神经网络及其在旅行商问题上的应用
5.1  Gauss小波自反馈暂态混沌神经网络
5.2  Morlet小波自反馈暂态混沌神经网络
5.3 三角函数自反馈混沌神经网络
5.4 反三角函数自反馈混沌神经网络
参考文献

第6章 扰动对暂态混沌神经网络的影响
6.1 三角函数扰动对暂态混沌神经网络的影响
6.2 小波函数扰动对暂态混沌神经网络的影响
参考文献

第7章 白噪声反馈神经网络
7.1 白噪声Hopfield反馈神经网络
7.2 白噪声线性自反馈混沌神经网络
7.3 白噪声非线性自反馈混沌神经网络
参考文献

第8章 小波迟滞混沌神经网络及其在旅行商问题上的应用
8.1 基于小波尺度退火的迟滞暂态混沌神经元
8.2 基于小波尺度退火的迟滞暂态混沌神经网络
8.3 旅行商问题仿真
参考文献

第9章 混沌神经元动力学系统的密码学特性分析及其在图像加密上的应用
9.1 基于混沌搜索永久保持的小波混沌神经元动力系统
9.2 小波混沌动力系统的超混沌
9.3 小波混沌神经网络的超混沌在图像加密上的应用
参考文献