【摘要】：在傳統(tǒng)的計算機架構中,信息存儲與處理是分離的,其信息存儲與處理的傳遞通道經(jīng)由總線來連接,這難以突破“馮·諾依曼瓶頸”,嚴重制約了高性能計算的發(fā)展.而人腦由于獨有的突觸可塑性,對于信息存儲與處理是合一的,沒有明顯的界限.因此,研制兼具信息存儲與處理功能的新型電子存儲器件,用以支持信息存儲與處理融合的計算體系架構,是下一代超高性能計算的極具潛力的可行發(fā)展方向.憶阻作為一種新型的存儲器件,其特性極其類似于人腦突觸,有望實現(xiàn)類似于人腦突觸的信息存儲與處理的一體化功能,高效地融合存儲與處理,為構建突破“馮·諾依曼瓶頸”的新型計算機體系提供一種全新的設計架構. 具有混雜互補金屬氧化物半導體陣列結構的憶阻神經(jīng)系統(tǒng)兼具阻變、高速、低功耗、高集成度等特性,這種新型電子信息系統(tǒng)是一種能夠模仿神經(jīng)功能、可自適應調節(jié)的微電子電路,在進行數(shù)據(jù)存儲的同時實現(xiàn)邏輯運算功能,達到信息存儲與處理的融合,為構建新型計算機架構奠定器件基礎.然而,基于憶阻的新型神經(jīng)系統(tǒng)在系統(tǒng)理論方面還有很多關鍵瓶頸問題亟待解決.探究其動態(tài)行為演化機制,有助于有效調控類神經(jīng)元的閾值激發(fā)功能,為基于憶阻的信息存儲與處理提供基礎理論支撐,在動態(tài)信息的類腦存儲與運算等方面孕育出許多重大的創(chuàng)新機遇. 本文主要研究基于憶阻的神經(jīng)動力學系統(tǒng).針對幾類基于憶阻的遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡,利用不連續(xù)動力系統(tǒng)理論、線性矩陣不等式、數(shù)學分析技巧,結合憶阻電路特性,討論其動態(tài)演化行為學,得到了一些初步的動力學理論判據(jù).本文一個有趣的的理論結果是:憶阻系統(tǒng)能夠通過微分包含和集值映像理論得到巧妙地分析.本文的主要工作如下: 探究了基于憶阻的遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡的動力學基礎理論.建立了一類基于憶阻的Lotka-Volterra神經(jīng)網(wǎng)絡和多種反饋函數(shù)刺激下基于憶阻的神經(jīng)網(wǎng)絡,在Filippov解的數(shù)學框架下,得到了基于憶阻的Lotka-Volterra神經(jīng)網(wǎng)絡的吸引性、完全穩(wěn)定性和多種反饋函數(shù)刺激下基于憶阻的神經(jīng)網(wǎng)絡的Lagrange穩(wěn)定性,獲得的結果也許可應用于憶阻的神經(jīng)聯(lián)想記憶.這些理論分析可刻畫憶阻裝置的基本電氣性能,為應用提供便利. 討論了基于憶阻的遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡的控制設計策略.通過構建基于憶阻的多模型神經(jīng)網(wǎng)絡,分析了其指數(shù)鎮(zhèn)定和最優(yōu)控制.獲得的判據(jù)可應用于憶阻系統(tǒng)的閉環(huán)控制,改進和拓展了現(xiàn)有的一些相關結果. 探討了基于憶阻的遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡的動力學應用.結合一類基于憶阻的線性閾值神經(jīng)網(wǎng)絡,通過網(wǎng)絡的局部抑制和局部不變集理論,分析了其模式記憶行為.提出的結果拓展了傳統(tǒng)的遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡的模式記憶理論. 本文針對憶阻神經(jīng)動力學系統(tǒng)的初步研究有助于探尋這種新型電子信息系統(tǒng)的納米尺度電荷輸運機理,進一步明確基于憶阻的信息存儲與計算機理,為研制信息存儲與處理的一體化的高性能電子存儲系統(tǒng)奠定基石.
[Abstract]:......
【學位授予單位】：華中科技大學
【學位級別】：博士
【學位授予年份】：2013
【分類號】：TP333;TP183

【共引文獻】

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本文編號：2438856