基于Simulink的忆阻器模型

为了使忆阻器具有与其他器件相结合的能力,本文在惠普实验室提出的忆阻器物理模型电路关系的基础上,在Simulink中用二种方法对忆阻器进行了双端口建模,方便准确的实现了对于忆阻器的仿真。与编写M文件、构建图形用户界面和搭建输入输出模型的建模方法相比,基于Simulink的双端口模型不仅能够方便准确的观察忆阻器的输入输出特性,而且具有更广阔的应用范围,对于忆阻器的研究有一定的指导作用。     

基于忆阻器的近似计算方法

忆阻器是一种非易失性存储器件,目前主要有两种方法用忆阻器实现通用计算:通过忆阻器交叉开关阵列支持神经网络来逼近任意函数;用忆阻器构造基础的门电路,再进一步实现任意Boole逻辑计算.前者存在误差难以控制的问题,后者相比传统数字电路优势不显著.该文设计了一种针对忆阻器的通用近似计算范式,基于忆阻器的硬件架构通用现场可编程...     

基于忆阻器蕴含门的逻辑电路综合进化算法

为了减小电路延迟,提出基于忆阻器蕴含门的逻辑电路综合多阶段进化算法(IMP-ELS),求得在工作忆阻器数目取不同值的条件下的脉冲数优化电路.将问题建模为等式约束下的最小化问题,当约束违反降低到一定程度时,通过判别当前最优解与待求函数真值表符合的条件,计算与、或、异或三种余项函数之一,将其作为新的待求函数,启动新一轮进化,从而保证得到电路的可行解;设计蕴含门逻辑电路编码及初始化方法,减少随机初始化种群中的非法解和冗余门.对2~11bit标准逻辑函数测试结果表明:当工作忆阻器数目由2增大到3时,该算法对82%的测试函数平均脉冲数降低了28%.     

忆阻器应用于人工神经网络的前景与展望

忆阻器理论的建立为电子电路设计带来了新的发展空间,将对于人工神经网络的研究进程起到巨大的推动作用。本文介绍了忆阻器的主要特性和优势,以及展望了忆阻器在人工神经网络权值存储上的发展前景。     

忆阻神经网络图像处理综述

忆阻神经网络能有效改善传统神经网络电路复杂、不易集成以及能耗大等不足。概述了忆阻器与忆阻神经网络,以及目前忆阻神经网络在图像处理方面的应用。基于忆阻特性,实现神经网络突触的动态可变,使忆阻神经网络比传统神经网络在图像处理领域具备更多优势且应用范围更广。同时,展望了忆阻神经网络未来发展前景。     

一种基于有源忆阻器模型的混沌电路

提出一种内部状态变量导数中含有平方项的有源忆阻器模型;并基于该模型构造了一个仅含电容、电感和忆阻器三个元件的混沌电路系统。该系统仅包含有一个平衡点;且吸引子关于原点中心对称。通过系统的李雅普诺夫指数谱和分岔图发现,在不同的电阻参数下该系统会以混沌危机和倒分岔两种方式退出混沌。最后,利用运算放大器等对该忆阻器进行电路模拟,给出了混沌系统的电路实现。     

基于三次非线性忆阻器的有源低通滤波器

忆阻器是具有记忆和连续输出特点的非线性电阻器,现已成为电路中的第4种基本元件。以一个三次光滑的非线性忆阻器模型为基础,与常见的有源低通滤波器相结合,利用电路分析的基本理论,分析该电路的频率响应特性,并与有源RC电路进行对比,对含有忆阻器的有源低通滤波电路进行电路仿真,其结果很好地验证了理论分析。     

含磁控忆阻器阻尼特性电路的混沌特性分析

提出了一个基于忆阻器的五阶混沌电路,确立了电路模型,建立了相应的非线性微分方程组,并对系统进行了混沌动力学仿真分析。研究表明,忆阻器可明显影响本非线性电路的混沌特性。计算了系统的Lyapunov指数、功率谱等,获得了系统的时域图、相图、庞加莱截面及大量有价值的数据,验证了理论分析的正确性。     

分数阶忆阻器模型特性

由于忆阻器具有对电变量的记忆特性,所以在工业领域有着广泛的应用前景。但是,它的机理和特性较为复杂,现今还没有得到广泛认同的数学模型,因而急需为其建立精确的数学模型,从而实现工业应用和商业化。基于忆阻器的数学定义,结合分数阶理论知识,为其建立精确的分数阶数学模型。通过对建立模型的时域和频域的分析,得到忆阻器模型的工作性能和特点：在时域内,电压和电流的旁瓣面积随着数学模型的阶次变化而变化;在频域内,模型的幅值随频率的升高而下降,相位变化相对较小。研究为进一步研究忆阻器的特点夯实了基础。     

基于氧化铜纳米线的易失性数字识别忆阻器

为了实现易失性忆阻器在神经形态计算中的应用,制备一种基于银-氧化铜纳米线-铜结构的易失性数字识别忆阻器;采用化学溶液法和磁控溅射技术,分别制备忆阻器的氧化铜纳米线阻变功能层和银顶电极;对该忆阻器的结构、物相及电学性能进行表征、测试。结果表明：该忆阻器具有易失性和突触可塑性,低阻态会在1 000 s内退化到高阻态,阻变行为由金属银原子形成的导电丝的主导作用所致;该忆阻器对手写体数字的识别准确率高达92%,可应用于神经形态计算。     

基于改进忆阻器的混沌电路研究

忆阻器是一种具有记忆和连续输出特点的非线性电阻器,针对窗函数忆阻器模型的不足,提出了一种改进的窗函数,它通过添加一个参数来关联忆阻器的线性与非线性特性。为了对该窗函数进行验证,运用了数值分析与模拟电路分析的方法,仿真得出了忆阻器的伏安特性曲线,结果表明,使用改进窗函数的忆阻器模型更加接近实际物理状态。同时,为了进一步研究该模型的电路特性,将该模型应用于蔡氏混沌电路,通过MATLAB仿真得出其相图,并分析它的李雅普诺夫指数谱,数据表明该电路能产生混沌现象,因此,该忆阻器模型是一个能被应用的非线性模型。     

有源荷控忆阻器在非线性电路中的应用

根据理论分析,搭建了一种新的二端口有源忆阻器.该有源荷控忆阻器不使用光敏电阻和数字电位器,理论上比较精确,并且容易在实验中实现.仿真和实验证明了这种有源忆阻器和真正的无源忆阻器具有相同的电路特性.此外还将该有源忆阻器加入到蔡氏混沌电路中,在非线性电路中成功实现混沌现象,证明了它可以等效于一个二端口元件接入其它电路工作,为忆阻器的应用打下了基础.     

具有脉冲的忆阻器神经网络周期解的稳定性

研究了具有脉冲的忆阻器神经网络周期解的存在性、唯一性和稳定性.利用Leray-Schauder选择定理,研究此网络周期解的存在性,脉冲控制矩阵的元素小于2.借助矩阵测度定义,给出了一个能够保证其周期解唯一且全局指数稳定的充分条件.最后给出了一个数例来说明结果的有效性.     

忆阻混沌系统的同步

忆阻器之所以引起了人们的大量关注,是因为它具有其一些特殊的特点,在普通的混沌系统中代替蔡氏二极管通过用忆阻器,因之得到了一个忆阻混沌系统;研究了忆阻混沌系统的同步,通过用Lyapunov稳定性理论,并设计一个脉冲控制器来实现忆阻混沌系统在不同的条件下的同步,从理论分析上说明了结果的有效性。     

基于忆阻器的门控循环单元电路

时间序列数据分析可用于识别长期趋势并进行正确的预测,与人工神经网络(artificial neural network, ANN)相比,门控循环单元(gated recurrent unit, GRU)可以处理时间序列信号,在自然语言处理、语音识别、机器翻译等方面有着广泛的应用。然而,由于参数和模型的复杂性,GRU模型在硬件实现中遇到了瓶颈。文章构建一个基于忆阻器的GRU硬件电路,具有完整的GRU功能,而且输入/输出参数更少。仿真结果表明,电路的平均误差为0.007 5,能够有效地实现GRU网络的功能。将设计的GRU电路应用在搭建的序列预测模型中,可以预测股票价格变化趋势,且其预测的R2分数达到0.923 4。因此基于忆阻器的GRU硬件电路的设计在机器学习和人工智能方面具有一定的应用潜力。     

基于忆阻脉冲耦合神经网络的图像去噪

为解决传统脉冲耦合神经网络的参数不固定问题,在图像处理中应用忆阻元件突出的记忆属性,提出了 应用两个忆阻元器件反向并联模拟脉冲神经网络中的神经元间的连接强度,构建新型忆阻脉冲神经网络,实现 神经元间连接强度动态可变化,再将该新型网络用于图像去噪问题。通过Matlab 仿真实验,验证了改进后的 新型网络在图像去噪方面的良好性能,并通过峰值信噪比和图像相似度指标证明了该方法用于图像去噪具有 较好的效果。     

基于忆阻器的细胞神经网络及在图像处理中的应用

该文构建一种新的忆阻细胞神经网络,改进传统的忆阻突触桥电路,使之除了具有传统突触桥电路的优势外,还具有更加简化的电路和简化的权值变化条件.通过仿真电路模拟器(SPICE)仿真模拟该突触电路能够实现权值运算.将忆阻细胞神经网络用于图像处理的去噪和边缘提取,实验结果表明忆阻细胞神经网络在图像处理的应用中具有良好的效果.该文...     

基于电流反馈的双通道忆阻器写操作方法

提出了一种基于电流反馈控制的双通道忆阻器写操作方法,利用镜像电流源分别作用于参考通道和忆阻通道,讨论了参考通道对写操作精确度的影响,并与一种经典的电压反馈控制忆阻器写操作方法进行数值分析和电路仿真比较.结果表明:这种方法对忆阻器的写操作将具有更好的准确度和可靠性,证明了这种具有参考通道的忆阻器写操作方法的可行性.     

基于忆阻器的混沌电路设计与硬件实验

通过在经典QI混沌系统中加入三次非线性磁控忆阻器,构造出了一种四维忆阻混沌系统.分析了该系统的基本动力学特性,证明该系统可以产生混沌吸引子.设计了硬件电路,通过改变元件参数观察到不同类型的吸引子和极限环,实验结果与仿真结果相符合.提出的基于忆阻器的混沌电路设计与硬件实验方案不仅可以拓展传统混沌电路的实现方法,还为非线性...