憶阻神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的設(shè)計(jì)與應(yīng)用.pdf

1、憶阻器作為一種新型的電路元件，相比于傳統(tǒng)存儲元件具有無源性、低耗能、高密度以及非易失等特性。憶阻器具有依賴于歷史狀態(tài)的動態(tài)連續(xù)可變電阻，這種特性與生物突觸的行為具有驚人的相似性。將憶阻器與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)相結(jié)合，構(gòu)建神經(jīng)突觸。憶阻器將會給人工智能領(lǐng)域，尤其是人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的理論和應(yīng)用研究帶來突破性進(jìn)展。
　　首先介紹憶阻器的電氣理論模型和阻變機(jī)制。根據(jù)惠普實(shí)驗(yàn)室提出的物理模型和數(shù)學(xué)公式，建立憶阻器的simulink模型并繪制其仿真波形圖，同

2、時分析相關(guān)電氣特性。在此基礎(chǔ)上，探討了憶阻器和人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)相結(jié)合的機(jī)制。
　　然后實(shí)現(xiàn)了憶阻神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的simulink模型并將其應(yīng)用于數(shù)字手寫體識別。數(shù)字手寫體識別系統(tǒng)由輸入層，中間層和輸出層組成。輸入層負(fù)責(zé)圖片特征向量的提取和信號輸入；中間層包括憶阻器的建模和相關(guān)脈沖設(shè)計(jì)；輸出層計(jì)算每個輸出神經(jīng)元收集的電流值并反饋標(biāo)志信號回中間層?？偟挠?xùn)練樣本為25幅圖，識別樣本為25幅圖。計(jì)算每類圖片經(jīng)過憶阻神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練之后所產(chǎn)生的電流均值，