1 绪论 1
1.1 混沌的起源与发展 1
1.2 神经、模糊和混沌 5
1.3 混沌与智能信息处理 12
1.4 混沌工程学 20
2 混沌动力学 25
2.1 Logistic映射 25
2.2 圆周映射 35
2.3 混沌与有序 44
2.4 分支 55
2.5 Lyapunov指数 80
3 分形 93
3.1 分形的引出及其哲理 93
3.2 迭代函数系统 103
3.3 分形的混沌动力学系统 125
3.4 分数维 138
4 奇异吸引子 156
4.1 Lorenz吸引子 157
4.2 Rossler吸引子 176
4.3 Henon吸引子 180
4.4 其它产生奇异吸引子的系统 181
4.5 简？小？ 190
5 复分析动力系统 193
5.1 复分析初步 193
5.2 Julia集 203
5.3 Mandelbrot集 214
5.4 复多项式方程求解的牛顿法 226
6 模拟自然 231
6.1 L系统与植物模拟 232
6.2 分形布朗运动与地貌模拟 245
6.3 函数迭代与其它 267
7 混沌神经网络 279
7.1 引言 279
7.2 混沌神经元模型 280
7.3 混沌神经元网络模型 295
7.4 离散混沌神经网络模型 302
8 分形图像压缩 321
8.1 基于IFS的图像模型 323
8.2 交互的分形图像压缩 337
8.3 自动的分形图像压缩 347
8.4 分形在视频图像压缩中的应用 362
8.5 再归迭代函数系统 367
9 混沌与非线性时间序列的预测 379
9.1 混沌时间序列的相空间重构 379
9.2 全局法及局域法 389
9.3 基于神经网络的时间序列预测 403
名词简释 412
参考文献 418
附录1 程序清单 423
附录2 软件索取说明 470