第 1 章 はじめに

第 2 章 カオスニューラルネットワーク
　2.1 決定論的カオス
　2.2 ニューラルコンピューティング
　2.3 カオスニューロンモデル
　2.4 カオスニューラルネットワークモデル

第 3 章 連想記憶
　3.1 初期の連想記憶モデル
　3.2 動的連想記憶ニューラルネットワーク
　3.3 サポートベクターマシンに基づく動的連想記憶モデル

第 4 章 組合せ最適化への応用
　4.1 組合せ最適化とは
　4.2 カオスを用いた組合せ最適化技法の分類
　4.3 相互結合型カオスニューラルネットワークを用いた解法
　4.4 カオスダイナミクスにより局所探索法が制御される手法
　4.5 TSP に対する局所探索法
　4.6 TSP に対するカオスダイナミクスを用いた探索法
　4.7 パラメータ設定法
　4.8 モチーフ抽出問題への応用
　4.9 運搬経路問題への応用
　4.10 パケットルーティング問題への応用

第 5 章 カオスニューラルネットワークハードウェアシステム
　5.1 カオスシステムのハードウェア化
　5.2 電子回路によるカオスシステムの実装
　5.3 カオスニューロンモデルの電子回路実装
　5.4 離散時間アナログ積分器を用いたカオスニューロンモデル
　5.5 スイッチト・キャパシタ回路を用いたカオスニューロンモデルの集積回路化
　5.6 スイッチト・カレント回路を用いたカオスニューロンモデルの集積回路化
　5.7 3 内部状態カオスニューラルネットワーク集積回路
　5.8 SC カオスニューロンチップを用いた汎用カオスニューロコンピュータ
　5.9 SC カオスニューロコンピュータプロトタイプハードウェアシステムの応用
　5.10 SI カオスニューロチップを用いた QAP 専用システム

第 6 章 おわりに

参考文献
索引