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时间:2019-03-08
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1、密级:非密中图分类号:TP183,TM132硕士学位论文基于忆阻器的神经网络构建与应用研究研究生:邓鹏导师:欧青立学科:控制科学与工程研究方向:非线性系统与电路2018年06月AThesisSubmittedfortheDegreeofMasterResearchontheConstructionandApplicationofNeuralNetworkBasedonMemristorCandidate:PengDengSupervisorandRank:QingliOuProfessor基于忆阻器的神经网络构建与应用研究学位类型学术型学位作者姓名邓鹏作者学号15
2、010401008学科(专业学位类别)控制科学与工程研究方向(专业领域)非线性系统与电路导师姓名及职称欧青立教授实践导师姓名及职称所在学院信息与电气工程学院论文提交日期2018年06月学位论文原创性声明本人郑重声明:所呈交的论文是本人在导师的指导下独立进行研究所取得的研究成果。除了文中特别加以标注引用的内容外,本论文不包含任何其他个人或集体已经发表或撰写的成果作品。对本文的研究做出重要贡献的个人和集体,均已在文中以明确方式标明。本人完全意识到本声明的法律后果由本人承担。作者签名:日期:年月日学位论文版权使用授权书本学位论文作者完全了解学校有关保留、使用学位论文的规
3、定,同意学校保留并向国家有关部门或机构送交论文的复印件和电子版,允许论文被查阅和借阅。本人授权湖南科技大学可以将本学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索,可以采用影印、缩印或扫描等复制手段保存和汇编本学位论文。涉密论文按学校规定处理。作者签名:日期:年月日导师签名:日期:年月日摘要忆阻器是与电阻、电容及电感并列的第四种基本电子器件,于1971年由蔡少棠教授提出,2008年惠普公司通过大量实验制造出纳米级忆阻器实物器件,此后,国内外学者开始加深对忆阻器的研究,经典的忆阻器模型不断被提出,忆阻器在非线性电路、保密通信、人工智能等领域的应用也不断增多。基于忆阻器
4、的神经网络研究是近年来的研究热点,但大多都只限于神经网络的特性研究,并未涉及到忆阻神经网络的应用研究。本文提出一种改进型忆阻器模型的构建方法,基于此忆阻器模型构建汉明神经网络,并将汉明神经网络应用到交通方式识别领域。交通方式识别是近年来的新型研究领域,准确预测人们出行的交通方式有助于合理规划交通建设,减少交通拥堵,提高人们的出行速度。首先对现阶段忆阻器模型进行分析,结合各种经典忆阻器模型,提出了改进型忆阻器模型,改进型忆阻器模型主要由四个部分构成,分别是缓存单元、积分放大单元、电压偏置单元和线性光耦单元。该忆阻器模型较之传统忆阻器模型能够更精确读取忆阻值,并能保存
5、断电前电路状态,简单分析其电路模型后再进行仿真,分别在不同频率下观察其电压与电流曲线变化情况。然后采用本文提出的改进型忆阻器模型模拟神经突触。由于忆阻器和神经元中神经突触在结构上具有相似性,使得忆阻器非常适合用于模拟神经突触。研究构建好的人工神经突触是否满足STDP规则,进而结合神经元MOS管构建人工神经元细胞电路。基于忆阻器与神经元MOS管构建人工神经元细胞的方法,比传统方法构建的神经元电路具有更高的效率。神经元是神经网络的最基本单位,在构建好人工神经元细胞电路后,进一步构建汉明神经网络的双层结构。最后由构建好的汉明神经网络结合GPS应用到交通方式识别领域,通过
6、仿真结果可知,结合GPS与忆阻汉明神经网络对人们出行方式进行预测的方法,其准确率高于传统的通过简单算法与GPS结合的方法,这表明忆阻神经网络存在其优势,可以展望忆阻神经网络在其它领域的应用。关键词:忆阻器;神经突触;汉明神经网络;交通方式识别iiiAbstractThememristoristhefourthbasicelectronicdevicesinparallelwiththeresistance,capacitanceandinductance,whichisproposedbyProfessorCaiin1971,HPlabssuccessfullyd
7、evelopednanometermemristorphysicaldevicesin2008,Sincethen,researchersathomeandabroadhavedeepenedtheresearchofthememristor.Manyclassicmemristormodelshavebeenputforward,theapplicationofmemristorinthefieldsofchaoticcircuit,securecommunicationandartificialintelligenceisalsoincreasing.Neur
8、alnet
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