基于TiO_2忆阻器的混沌振荡电路

忆阻器是一种具有记忆性的新型非线性电阻,是继电阻器、电容器和电感器之后的第4种基本电路元件。该文根据惠普实验室提出的荷控型TiO2忆阻器模型,构建了一个磁控TiO2忆阻器模型,采用该磁控忆阻器模型设计了一个新的混沌振荡电路,以期产生复杂的伪随机混沌信号。对该振荡电路的基本动力学特性进行了理论和仿真分析,并进行了DSP芯片实验验证。仿真结果、理论分析和实验观察具有一致性,表明该混沌系统具有与一般混沌系统不同的特性。     

LC振荡型忆阻混沌电路及时滞反馈控制

将磁控忆阻器耦合于LC振荡电路中,得到了一种新的忆阻混沌电路.随后通过理论上的动力学分析、数值仿真、电路实验等验证了该电路的混沌特性.为了实现电路的混沌控制,设计了一种新型模拟时滞控制器.利用该控制器将混沌电路状态变量加以延时并反馈至原电路中.数值仿真和电路实验结果均表明,所设计的时滞控制器可实现混沌电路的镇定控制.进一步研究时滞控制下电路的分岔行为,发现时滞控制下的电路又可通过倍周期分岔进入超混沌.     

基于忆阻器的迟滞比较电路研究

研究了惠普忆阻器的电荷控制模型,并构建了其SimuIink模型,给出了相应的仿真结果。最后设计了一种基于忆阻器的迟滞比较电路,建立了其SimuIink仿真模型,分析了其仿真结果。此电路简单易用,能应用于多种电路,比如方波和锯齿波产生电路等。它在电路尺寸、电路功耗等方面都有优势。     

一种基于忆阻器的新型曝光量传感器

为了增大曝光量传感器的测量范围,提出了一种基于忆阻器的新型曝光量传感器设计方案。该传感器主要由光敏电阻、限流电阻和忆阻器组成。光敏电阻的阻值随着光照度的变化发生改变,引起回路电流和电荷量发生变化。基于记忆效应,忆阻器利用其阻值来表征物体被辐照时光照度在一段时间内的积分值,从而实现了对曝光量的测量。为了验证所设计的基于忆阻器的曝光量传感器,进行了光照度恒定不变、逐渐增大和随机变化情况下的测试。实验结果表明,曝光量传感器实现了对曝光量的测量,具有比一般测量方法更大的测量范围,而且随着光照度的增大,传感器的测量范围随之增大。另外,随着限流电阻的增大,传感器的测量范围逐渐增大,但其灵敏度随之降低。     

忆阻器状态逻辑中与操作的高效设计与实现

作为电阻、电容、电感之外的第4种基本电路元件,忆阻器自2008年被发现以来受到学术界和产业界的广泛关注.忆阻器的阻值记忆效应和纳米工艺制造方式使其被认为可用于构建未来更大容量和密度的存储器,逐渐替代FLASH等现有存储器件.除存储功能外,HP公司在2010年《Nature》上发表的文章表明,忆阻器还可以通过以蕴含为基础的状态逻辑实现任意逻辑运算.研究了忆阻器状态逻辑的另一种操作——与操作,提出了一种更加高效的与操作实现方法,该方法不需要增加额外的忆阻器,降低了激励电压的复杂性,减小了误差,使运算更加简便高效.最后通过SPICE模拟仿真对提出的方法进行了验证.     

Synchronisation control for a class of complex-valued fractional-order memristor-based delayed neural networks

In this paper, the problem of drive-response synchronisation of complex-valued fractional-order memristor-based delayed neural networks is discussed via linear feedback control method. By separating complex-valued system into two equivalent real-valued systems, and using the comparison theorem, algebraic criteria are given to ascertain the synchronisation of the considered system with single delay. Meanwhile, for the case of model with multiple delays, the corresponding sufficient conditions are also presented. Because complex-valued system can reduce to real-valued ones when the imaginary part is ignored, the proposed results of this paper generalise existing works on relevant real-valued system. Finally, the effectiveness of the obtained theoretical results is testified by two numerical examples.     

Modelling of nanostructured TiO2-based memristors

The fourth fundamental circuit element memristor completes the missing link between charge and magnetic flux. It consists of the function of the resistor as well as memory in nonlinear fashion. The property of the memristor depends on the magnitude and direction of applied potential. This unique property makes it the primitive building block for many applications such as resistive memories, soft computing, neuromorphic systems and chaotic circuits etc. In this paper we report TiO2-based nanostructured memristor modelling. The present memristor model is constructed in MATLAB environment with consideration of the linear drift model of memristor. The result obtained from the linear drift model is well matched with earlier reported results by other research groups.     

基于忆阻器卷积神经网络的表情识别

忆阻器具有纳米级尺寸、低功耗、类似神经突触等优点,在神经计算、图像分类等领域具有广阔的应用前景。本文提出了一种基于忆阻器卷积神经网络的面部表情识别方法,首先基于忆阻器构建了ResNet卷积神经网络,并对ResNet网络进行剪枝操作,然后将ResNet模型的所有卷积层以及全连接层的权重映射为忆阻器十字交叉阵列中忆阻器的忆导值。实验结果显示忆阻器卷积神经网络模型在FER2013数据集上的识别准确率为63.82%,在CK+数据集上的识别准确率为93.95%。相比与原卷积网路,准确率损失仅分别为0.31%和0.76%。最后测试了忆阻器的非理想特性对准确率的影响,为忆阻器神经网络的实际部署提供参考。