憶阻器（Memristor）與細(xì)胞神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Cellular Neural Networks,CNN）作為非線性科學(xué)領(lǐng)域的兩項新發(fā)現(xiàn),它們正成為該領(lǐng)域的研究熱點。從本質(zhì)上來說,憶阻器為一類內(nèi)在具備較為特殊記憶能力的非線性電阻,CNN則為一類內(nèi)在具備較為特殊的自動聯(lián)想記憶能力的非線性系統(tǒng),將兩者結(jié)合起來形成的新型非線性系統(tǒng)的記憶能力在很大程度上可能會得到增強。本文主要工作包括設(shè)計新型光滑磁控憶阻器,把它和CNN恰當(dāng)?shù)亟Y(jié)合在一起,分析該新型光滑磁控憶阻CNN的動力學(xué)特性,搭建其相應(yīng)的非線性電路來仿真驗證;同時構(gòu)建了一種能夠產(chǎn)生隱藏混沌吸引子的基于憶阻的非線性系統(tǒng),在對該系統(tǒng)的具體動力學(xué)行為做出了詳細(xì)的分析后,對其應(yīng)用于實際物理電路中的可行性做出理論驗證。本文的核心工作詳細(xì)如下:（1）設(shè)計了一個新的能夠產(chǎn)生混沌現(xiàn)象的傳統(tǒng)四維CNN,同時定義了一個光滑連續(xù)的磁控憶阻器模型,將其替代分段線性函數(shù)作為上述傳統(tǒng)四維CNN的輸出模塊,通過增加兩個細(xì)胞來產(chǎn)生磁控憶阻器,從而構(gòu)建出一個同樣能夠產(chǎn)生混沌現(xiàn)象的六維光滑磁控憶阻CNN。為了驗證該方案的有效性和可行性,采用通用電子元件來構(gòu)建憶阻模塊,并將其應(yīng)用到... 

【文章來源】：江西理工大學(xué)江西省

【文章頁數(shù)】：64 頁

【學(xué)位級別】：碩士

【部分圖文】：

憶阻混沌電路圖

的轉(zhuǎn)換電阻fR 為相關(guān)變量對該系統(tǒng)進行研究。同時，根據(jù)章節(jié) 5.2.2 中給出的電阻4R 10k 可知， 10 / 3 kfR b 。下圖 5.8-11 是章節(jié) 5.2.3 中各參數(shù) b 的值對應(yīng)的電路仿真結(jié)果。1) 當(dāng)參數(shù) b 0.167時，即 20kfR ，圖 5.8 所示的是 Multisim 中示波器捕獲的仿真結(jié)果。2) 當(dāng)參數(shù) b 0.215時，即 15.5kfR ，圖 5.9 所示的是 Multisim 中示波器捕獲的仿真結(jié)果。3) 當(dāng)參數(shù) b 0.222時，即 15kfR ，圖 5.10 所示的是 Multisim 中示波器捕獲的仿真結(jié)果。4) 當(dāng)參數(shù) b 0.235時，即 14.2kfR ，圖 5.11 所示的是 Multisim 中示波器捕獲的仿真結(jié)果。對比圖 5.4-7 和圖 5.8-11 可知，該系統(tǒng)在 MATLAB 中的結(jié)果和在 Multisim中的結(jié)果基本吻合，證實了該混沌電路在實際物理電路中的可實現(xiàn)性，并同時表明其豐富的動力學(xué)特性將使得在以后的實際應(yīng)用中，比如在保密通信和圖像加密等領(lǐng)域中具備更加繁雜的多樣性和更加穩(wěn)定的可靠性。

5.5kfR時，Multisim仿真得到的共存混沌吸引子

【參考文獻】：
期刊論文
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碩士論文
[1]一種基于CNN的視頻運動對象分割的研究[D]. 蔣文艷.廣西大學(xué) 2007



本文編號：3024652