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基于忆阻器的涡卷混沌系统及其电路仿真

【摘要】:随着现代社会的快速发展,各种信息大量涌现,加强信息传输的保密性、提高信息处理的智能性、减小系统体积和功耗等方面就成为未来科技发展的重要趋势。新的电路元件忆阻器的出现,给这一问题的解决带来了曙光。忆阻器件具有纳米尺寸、自动记忆和非线性特性等优点,将忆阻器引入到非线性电路设计中,构建的忆阻混沌系统在体积和功耗等方面都更具优势,产生的混沌信号可以用在保密通信、天气预测和图像加密等领域。利用忆阻器天然的自动记忆能力、纳米尺寸和便于集成等优点,设计忆阻神经网络,可以大大减少神经网络的规模,增强智能信息处理的能力。本文对忆阻器的非线性和记忆性进行了深入的研究,研究了忆阻器的数学模型和电路模型,分析了它们的典型特性,并将忆阻器与非线性混沌系统相结合,设计了基于忆阻器的混沌系统及电路。随后,将忆阻器应用于神经网络中,用忆阻电路实现了神经网络的联想学习。本文的主要内容包括以下五个部分:(1)研究忆阻器的数学模型,根据HP忆阻器的数学模型,得到了磁控忆阻器,建立了磁控忆阻器的SPICE和电路模型,并对这些模型进行了仿真验证。(2)介绍了混沌及其特点,研究了磁控忆阻器混沌系统,根据磁控忆阻混沌系统的数学模型,仿真了磁控忆阻混沌系统的电路,得到了理想的混沌吸引子。(3)运用HP忆阻器模型与三角波序列相结合设计了新的涡卷混沌系统,并进行了电路仿真,得到了混沌吸引子。利用数值理论分析,计算机模拟以及最大李氏指数的计算,对系统的基本动力学进行了研究。通过电路仿真和计算机模拟验证了系统的有效性。(4)设计了一个基于忆阻器的时滞混沌系统,在不同的条件下得到了不同的时滞混沌吸引子,构造了一个新的混沌随机序列发生器,产生了伪随机序列,并用NIST测试方法验证了伪随机序列。(5)研究了基于电荷控制忆阻器的人工神经网络。提出了一种新的学习算法,平均输入反馈法(AIF)。通过改良的巴甫洛夫试验更好的解释了生物的联想记忆特性。然后,使用SPICE仿真,实现了一个基于忆阻的联想记忆神经网络电路,建立了电路中电荷控制忆阻器的SPICE模型。最后,对本文的工作进行了总结,并对下一步需要做的工作进行了展望。

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