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文檔簡介
1、人工神經(jīng)網(wǎng)絡,簡稱神經(jīng)網(wǎng)絡,是一種模仿生物神經(jīng)網(wǎng)絡結構和功能的數(shù)學模型,由多個人工神經(jīng)元互相連接構成。神經(jīng)網(wǎng)絡能夠通過神經(jīng)元之間的相互作用,表現(xiàn)出復雜的動力學特性,是一種高度的非線性動力學系統(tǒng),具有并行處理能力、信息存儲能力、容錯能力、自組織和自適應能力?;煦缡且环N普遍存在的非線性現(xiàn)象,其行為復雜且貌似隨機。生物實驗表明,生物腦神經(jīng)系統(tǒng)中存在有混沌現(xiàn)象,神經(jīng)網(wǎng)絡與混沌密切相關。引入混沌動力學的神經(jīng)網(wǎng)絡,即混沌神經(jīng)網(wǎng)絡,被認為是可實現(xiàn)其真
2、實世界計算的智能信息處理系統(tǒng)之一,廣泛應用于優(yōu)化計算、模式識別、圖像處理和聯(lián)想記憶等領域。
本文系統(tǒng)深入的研究了混沌神經(jīng)網(wǎng)絡的理論知識,介紹了混沌理論的相關內(nèi)容,包括混沌的提出,混沌的特征,混沌與神經(jīng)網(wǎng)絡的結合;然后詳細講述了混沌神經(jīng)網(wǎng)絡在分離疊加模式、多對多聯(lián)想和連續(xù)學習中的應用。進一步,文章通過對第四種基本電路元件——憶阻器的基礎特性分析和研究,提出了將憶阻器用于混沌神經(jīng)網(wǎng)絡構建憶阻混沌神經(jīng)網(wǎng)絡的方法,利用憶阻器來實現(xiàn)混沌
3、神經(jīng)網(wǎng)絡中的迭代運算,并通過計算機仿真驗證了方案的可行性,能夠實現(xiàn)分離疊加模式、多對多聯(lián)想和連續(xù)學習。該方案有望大大簡化混沌神經(jīng)網(wǎng)絡結構,有利于混沌神經(jīng)網(wǎng)絡的電路實現(xiàn)。同時,憶阻器獨特的特性使其非常適合用來構建突觸電路,以實現(xiàn)混沌神經(jīng)網(wǎng)絡中的連接權值。文章詳細介紹了幾種突觸電路的實現(xiàn)方案,提出了一種基于放大電路的憶阻突觸模型。理論推導和計算機仿真證明其能夠實現(xiàn)正負突觸權值。在此基礎上,提出用自旋憶阻器來構建橋電路以實現(xiàn)突觸權值,由于自旋
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