基于忆阻器的混沌神经网络及其在信息处理中的应用

项目介绍

AI项目解读

基本信息

批准号：
60972155
项目类别：
面上项目
资助金额：
28.0万
负责人：
段书凯
依托单位：
西南大学
学科分类：
F0111.信号理论与信号处理
结题年份：
2012
批准年份：
2009
项目状态：
已结题
起止时间：
2010-01-01 至2012-12-31

项目参与者：
王丽丹；杨波；方永慧；李太华；石亚伟；詹明；胡小方；高士咏；
关键词：
混沌神经网络动态联想记忆忆阻器混沌信号发生器

项目摘要

忆阻器（Memristor）的成功研制被美国《连线》杂志评为"2008年10大科技突破"之一，其类似于人类大脑的记忆功能有望彻底改变计算机的工作方式，在现代智能信息处理中蕴含着广泛的应用前景。混沌神经网络是现代智能信息处理的重要方法，但其结构复杂，规模难于扩大，信息处理能力有限，进一步发展遇到了巨大障碍。利用忆阻器能够记忆历史状态（即使在掉电的情况下）的优势，有望简化神经元之间的连接，大大降低混沌神经网络的算法复杂性。本项目将融合忆阻器、混沌和神经网络的优势，研究性能优越的新一代混沌神经网络模型，进行动力学分析。在此基础上，将基于忆阻器的混沌网络用于动态联想记忆和信号发生器，探讨信息处理的新方法。研究成果将为开发智能信息处理系统提供重要的理论和实践依据。这方面的工作在国际上还处于萌芽状态，是一项有着广泛前景的应用基础研究。

结项摘要

根据项目任务书，本项目主要研究了基于忆阻器的混沌神经网络及其在信息处理中的应用，在些基础上扩展研究了基于纳米忆阻器/CMOS混合结构的阻变存储器和混合忆阻器/CMOS结构的智能PID控制器，圆满完成了预定的研究目标。三年来，我们在IEEE等知名国际国内杂志上发表学术论文24篇，其中SCI检索10篇，EI检索6篇，接受待发表SCI/EI学术论文6篇。申请国家发明专利3项，正式获准授权2项。指导博士生研究生1人，硕士研究生10名。取得的主要研究成果如下：. 1．针对混沌神经网络结构复杂，规模难于扩大，信息处理能力有限，进一步发展遇到了巨大障碍，利用忆阻器能够记忆历史状态的优势，有望简化神经元之间的连接，大大降低混沌神经网络的算法复杂性。融合了忆阻器、混沌和神经网络的优势，研究性能优越的新一代混沌神经网络模型，并进行动力学分析。在此基础上，将基于忆阻器的混沌网络用于动态联想记忆，信号发生器和探讨信息处理的新方法中。研究成果将为开发智能信息处理系统提供了重要的理论和实践依据。. 2. 忆阻器具有依赖于激励历史的动态电阻，可以用来构造少晶体管的非易失性半导体存储器（NVSM），也称为阻变随机存取存储器（RRAM）。我们提出了一种基于忆阻器的阻变随机存取存储器（MRRAM）——可与现代计算系统相兼容的纳米级二值存储器实现方案，其结构与静态随机存取存储器（SRAM）类似，但用忆阻器替代基本RS触发器存储信息。在此基础上，通过改进该MRRAM，可以实现在一个存储单元中存储多比特信息的多值存储器，大大提高了存储密度。给出的计算机仿真和数值分析验证了本方案在存储ASCII字符和图像中的有效性，探讨了灰度图像存储的新方法。基于忆阻器和现代CMOS工艺的混合结构，具有自动记忆和纳米级尺寸优势。. 3. 研究了新型的混合忆阻器/CMOS结构的智能PID控制器。随着信息科学的飞速发展，现代工业对自动控制技术提出了更高的要求。将广泛应用PID控制器、智能控制理论及电路新元件忆阻器相结合，研究新型的混合忆阻器/CMOS结构的智能PID控制器，具有体积小、功耗低、功能强以及适合用超大规模集成（VLSI）电路实现等优势。