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申请/专利权人：电子科技大学
摘要：本发明涉及信号处理领域，具体涉及一种基于多突触类型忆阻器的混沌神经网络模型。本发明基于多神经元的连续型HNN，使用忆阻器模型进行优化设计：一方面将固定突触权重替换为可切换的突触权重，采用突触切换忆阻器实现化学突触参数，在突触权重上引入非线性；另一方面使用电磁辐射忆阻器模拟外部刺激，在实现引入外部刺激的同时让外部刺激具有可预料和可控性，最终的混沌神经网络模型实现了优异的超混沌效果；而该模型采用一致性良好的忆阻器搭建硬件电路，借助硬件的高速处理，得到基数大、随机性好的混沌序列。从而可应用于各种信号处理场景，如图像的混沌加密中的密钥生成，以应对不断进步的加密和破译技术。
主权项：1.一种基于多突触类型忆阻器的混沌神经网络模型，其特征在于：包括多神经元的连续型HNN模型，突触切换和外部刺激；所述多神经元的连续型HNN模型为网络基础，包含m个神经元，m≥3；神经元状态的迭代方程为： 其中，xj表示第j个神经元的内部状态电压，t表示时间，wij表示第i个神经元对第j个神经元的突触权重，tanhxj表示对自变量xj的双曲正切函数，Ij表示外部对第j个神经元的干扰，默认值为零；所述突触切换是将HNN模型中原本的至少一个固定突触权重更改为可切换的突触权重；通过可切换的突触权重以控制混沌系统产生复杂多涡卷吸引子的状态，从而增强混沌效果；可切换的突触权重是指HNN模型中两神经元间的突触权重在零值、固定权重和可变权重这三个值之间切换；零值表示无突触；固定权重对应电突触，表示输入刺激超过阈值则施加固定影响，大剂量刺激切换为电突触；可变权重对应化学突触，为浮动权值，小剂量刺激切换为化学突触，受输入刺激影响；可变权重使用忆阻器实现，一个神经元的输出电压作用于突触切换忆阻器，产生可变的忆阻器忆导值作为可变权重，作用于另一个神经元；所述外部刺激为通过对电磁辐射忆阻器施加神经元状态电压来产生电流Ij，从而反作用于神经元模拟可控的外部干扰。
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权利要求：
百度查询： 电子科技大学 一种基于多突触类型忆阻器的混沌神经网络模型
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