低维混沌神经网络的电路设计

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1、重庆邮电大学硕士学位论文低维混沌神经网络的电路设计姓名：田巧丽申请学位级别：硕士专业：微电子与固体电子学指导教师：杨晓松20060515重庆邮电大学硕士论文摘要混沌神经网络对于信息产生、模式识别、联想记忆、自适应学习等都具有重要意义。混沌神经网络的研究起源于并基于混沌神经元的研究，混沌神经元是构造混沌神经网络的基本单位，构造和讨论其硬件实现，不仅可以直接观察混沌神经网络的动力学行为，还可以为制造混沌神经计算机打下基础。本文在所发现低维混沌神经网络的基础上，将其数学模型转换为电路方程，通过混沌电路设计中开关线性控制和模块化设

2、计思路，将神经网络的基本构成单位神经元设计为子电路模块，通过神经元子电路模块的耦合，构造出低维混沌神经网络电路，从而对混沌神经元及神经网络进行模拟。以三维混沌Hopfield神经网络模型为例，详细阐述了混沌神经网络的计算机模拟仿真，神经元的子电路构造，神经元模块之间的耦合。最后对整个系统合理的修改简化，以适应电子元器件的参数要求，并最终将其电路(或集成电路)实现。在此基础上又分析了四维超混沌神经网络模型，沿用模块化思路进行扩展，完成了电路设计。由此，依照此方法，可实现低维混沌神经网络电路的设计，也为以后多维混沌神经网络电路

3、设计提供了参考。这样就大大地缩短了我们对混沌神经网络电路模拟的周期，简化了混沌神经网络的电路设计，为我们研究混沌神经网络及混沌电路提供了便利。关键词：混沌，神经网络，混沌电路，神经元模块，吸引子，极限环重庆邮电大学硕士论文摘要AbstractChaoticneuralnetworkshaveimportantsignificanceforinformationproducing，patternrecognition，memoryrecalling，self-adaptivelearningandSOon．Theresear

4、chaboutitiSresourcedandbasedonchaoticneuronswhichiSbasedcellforcomposingneuralnetworks，SOitcanobservetheresponseofchaoticneuronsandneuralnetworksbymakinganddiscussingitshardwarecircuitIt’Snotonlydirectlyobservethedynamicsbehaviorofchaoticneuralnetworks，butalsoprep

5、aredformakingchaoticcomputersInthispaper,wepresentlow-dimensionalchaoticneuralnetworksmodels，andwetransformthemodelstocircuitequationsfirst．Usingtheideaofon—offlinearcontrolandmodularizationdesign，wedesignandbuildthelow—dimensionalchaoticneuralnetworkscircuRsbycou

6、plingtheneuralsub-circuitmodules，thenwecansimulatethebehaviorsofthechaoticneuronsandneuralnetworksTakinga3Dchaoticneuralnetworksmoduleforexample，weexpatiatethemakingofneuralsub·circuits，thecouplingbetweenthemodules，simulatingthechaoswhichcanbeeasilyprovedbythetopo

7、logicalhorseshoestheoryforthepiecewisecontinuousmapsbycomputer’Said：finally,thewholesystemismodifiedandsimplifiedtomeettherequirementsoftheelectronicdevicesanditsparameters，andimplementedwithacircuitoraintegratecircuitAndweanalyze41)chaoticneuralnetworks，designthe

8、circuitbythisway．Wecanexpandbythismethodtoimplementthecircuitdesignoflow-dimensionalchaoticneuralnetworks,anditgivesUSareferenceforhigh—dimensionalchaot