非自治忆阻振荡电路的动力学分析及在忆阻神经形态电路中的延拓

结题报告
项目介绍
AI项目解读

基本信息

  • 批准号:
    61801054
  • 项目类别:
    青年科学基金项目
  • 资助金额:
    23.0万
  • 负责人:
  • 依托单位:
  • 学科分类:
    F0118.电路与系统
  • 结题年份:
    2021
  • 批准年份:
    2018
  • 项目状态:
    已结题
  • 起止时间:
    2019-01-01 至2021-12-31

项目摘要

Memristor has brought paradigm-shifting changes in the designs of the oscillating circuits and neuromorphic circuits. Time-varying interference and electromagnetic induction considered neuromorphic circuit can be regarded as a kind of special non-autonomous memristive oscillating circuits. This kind of memristor application circuits has complex dynamical behaviors. Therefore, the studies of their stability evolutions and emerging mechanisms have comprehensive scientific significances for promoting the applications of the memristive neuromorphic circuits in the artificial intelligence field. On the basis of the dynamical analyses of the non-autonomous memsritive oscillating circuits, two aspects of research works are focused emphatically in this project. 1) The evolution laws over time for the equilibrium points and their stabilities in the non-autonomous memristive oscillating circuit are investigated, and the stimulus parameters and initial states dependent dynamical behaviors are analyzed. Thus, the phenomena of coexisting multiple attractors and their forming mechanisms are revealed and elaborated, and then the action mechanisms of the stimulus parameters and memristor electromagnetic inductions on the circuit stabilities are clarified. 2) Neuromorphic circuits with the time-varying interferences and electromagnetic inductions are considered, for which the stability analyses are performed to reveal the potentially generating nonlinear phenomena of chaotic oscillation, quasi-periodic oscillation, stranger non-chaotic oscillation, and coexisting symmetric and asymmetric attractors. The bifurcation mechanisms of these nonlinear phenomena are further discussed and the experimental verifications are implemented by developing hardware circuits. The research achievements can be used to establish the necessary fundamentals for design and application of the neuromorphic circuit.
忆阻为振荡电路与神经形态电路的设计带来了颠覆性的变革。考虑时变干扰与电磁感应的神经形态电路可视为一类特殊的非自治忆阻振荡电路,这类忆阻应用电路具有复杂的动力学行为,研究其稳定性演化及产生机理对于促进忆阻神经形态电路在人工智能中的应用具有重要的科学意义。本项目以非自治忆阻振荡电路的动力学分析为基础,重点开展两个方面的研究。1)研究非自治忆阻振荡电路的平衡点及其稳定性随时间的演化规律,分析依赖于激励参数和状态初值的动力学行为,从而揭示并阐述共存多吸引子现象及其形成机理,明晰激励参数与忆阻的电磁感应对电路稳定性的作用机制;2)针对具有时变干扰与电磁感应的神经形态电路,开展稳定性分析,揭示可能产生的混沌振荡、准周期振荡、奇怪非混沌振荡、共存对称与非对称吸引子等非线性现象,探讨这些非线性现象的分岔机理,并研制硬件电路开展实验验证。研究成果可为忆阻神经形态电路的设计与应用建立必要的理论基础。

结项摘要

忆阻是基于电荷和磁通关系的基本电路元件,可用于表征一类特定场合下的电磁感应效应。那么,在时变干扰与电磁感应作用下的神经形态电路,可视为一类特殊的非自治忆阻振荡电路,应具有复杂的动力学行为。研究其稳定性演化、特殊非线性现象及其产生机理,对于促进忆阻神经形态电路在人工智能中的应用具有重要的科学意义。然而,基于忆阻的各种应用电路研究是近几年才逐步开展的,基础理论还不够完善,尚待研究的问题还很多。因此,需要进一步发展和完善忆阻电网络理论,探讨忆阻的非线性在混沌振荡电路复杂动力学与形成机理方面的作用,揭示忆阻性电磁感应在神经形态电路演化与功能方面的意义,并针对应用背景综合设计多种新颖忆阻电路,进而积极推动这类电路在信息科学与计算神经科学等各个领域的应用。. 已结题项目“非自治忆阻振荡电路的动力学分析及在忆阻神经形态电路中的延拓”,在忆阻模拟器及其混沌振荡电路和神经形态电路,忆阻电路复杂动力学的现象揭示、机理阐述与实验验证等方面进行了深入研究。项目主要成果如下: . ▲提出了一类非对称忆阻模拟器,构建了若干基于忆阻的振荡电路与系统,揭示了忆阻电路的超级多稳定性、初值位移调控、超级慢通道等复杂非线性现象,研制了模拟实验电路并开展了实验验证。. ▲研究了时变干扰与电磁感应作用的多种神经元,分析了平衡点及其稳定性随时间与忆阻状态初值的演化规律,揭示了忆阻电磁感应在复杂动力学行为产生过程中的作用机制; 研究了依赖于忆阻状态初值的多稳定性与共存放电模态,并揭示了尖峰放电、簇放电以及非混沌放电模态的产生机理。并基于模拟与数字电路进行了硬件电路实现与实验验证。 . 此外,初步探讨了忆阻突触耦合神经元网络的同步行为与忆阻的动力学效应,揭示了忆阻相关参数在耦合同步过程中的作用机制及同步控制;研究了忆阻Hopfield神经网络的动力学行为,阐述了混沌簇放电的分岔机理,明晰了忆阻Hopfield神经网络的多稳性产生过程中的作用机理。

项目成果

期刊论文数量(27)
专著数量(0)
科研奖励数量(2)
会议论文数量(0)
专利数量(5)
Riddled attraction basin and multi-stability in three-element-based memristive circuit
三元件忆阻电路中的谜题吸引盆和多稳定性
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2020
  • 期刊:
    Complexity
  • 影响因子:
    2.3
  • 作者:
    Quan Xu;Xiao Tan;Yunzhen Zhang;Han Bao;Yihua Hu;Bocheng Bao;Mo Chen
  • 通讯作者:
    Mo Chen
Dynamical effects of neuron activation gradient on Hopfield neural network: Numerical analyses and hardware experiments
神经元激活梯度对 Hopfield 神经网络的动态影响:数值分析和硬件实验
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2019
  • 期刊:
    International Journal of Bifurcation and Chaos
  • 影响因子:
    2.2
  • 作者:
    Bocheng Bo;Chengjie Chen;Han Bao;Xi Zhang;Quan Xu;Mo Chen
  • 通讯作者:
    Mo Chen
Analogy circuit synthesis and dynamics confirmation of a bipolar pulse current-forced 2D Wilson neuron model
双极脉冲电流驱动二维 Wilson 神经元模型的模拟电路综合和动力学验证
  • DOI:
    10.1140/epjs/s11734-021-00183-0
  • 发表时间:
    2021
  • 期刊:
    The European Physical Journal Special Topics
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    Quan Xu;Zhutao Ju;Chengtao Feng;Huagan Wu;Mo Chen
  • 通讯作者:
    Mo Chen
Memristor initial boosting behaviors in a two-memristor-based hyperchaotic system
基于两个忆阻器的超混沌系统中的忆阻器初始增强行为
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2019
  • 期刊:
    Chaos, Solitons and Fractals
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    Huagan Wu;Yi Ye;Bocheng Bao;Mo Chen;Quan Xu
  • 通讯作者:
    Quan Xu
Extremely slow passages in low-pass filter-based memristive oscillator
基于低通滤波器的忆阻振荡器中的通道极其缓慢
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2019
  • 期刊:
    Nonlinear Dynamics
  • 影响因子:
    5.6
  • 作者:
    Huagan Wu;Yi Ye;Mo Chen;Quan Xu;Bocheng Bao
  • 通讯作者:
    Bocheng Bao

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其他文献

Chaotic signal generator based on generalized memristor Colpitts oscillator
基于广义忆阻器Colpitts振荡器的混沌信号发生器
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2014-09-05
  • 期刊:
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    包伯成;林毅;徐权;于晶晶;姜盼
  • 通讯作者:
    姜盼
Localized self-trapping in the two-dimensional discrete molecular lattice with the interaction between Frenkel excitons and phonons
二维离散分子晶格中的局域自捕获以及弗兰克尔激子和声子之间的相互作用
  • DOI:
    10.1088/1674-1056/18/9/054
  • 发表时间:
    2009-09-20
  • 期刊:
    Chinese Physics B
  • 影响因子:
    1.7
  • 作者:
    徐权;田强
  • 通讯作者:
    田强
面向自适应计算的局部四面体网格重划分
  • DOI:
    10.13413/j.cnki.jdxblxb.2020276
  • 发表时间:
    2021
  • 期刊:
    吉林大学学报(理学版)
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    刘田田;郑澎;冷珏琳;刘伟杰;徐权;杨洋
  • 通讯作者:
    杨洋
基于区域分解技术的并行四面体网格生成算法
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2014
  • 期刊:
    计算机工程与设计
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    崔涛;徐权;刘青凯;曹小林
  • 通讯作者:
    曹小林
基于有源广义忆阻的无感混沌电路研究
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2015
  • 期刊:
    物理学报
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    包伯成;徐权;陈墨;胡文
  • 通讯作者:
    胡文

其他文献

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徐权的其他基金

忆阻神经形态电路建模及其放电模态与调控机理研究
  • 批准号:
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    2021
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  • 项目类别:
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课题项目:调控A型流感病毒诱导IFN-β表达的机制研究

AI项目摘要:

本研究聚焦于TRIM2蛋白在A型流感病毒诱导的IFN-β表达中的调控机制。A型流感病毒是全球性健康问题,其感染可导致严重的呼吸道疾病。IFN-β作为关键的抗病毒因子,其表达水平对抗病毒防御至关重要。然而,TRIM2如何调控IFN-β的表达尚未明确。本研究假设TRIM2通过与病毒RNA或宿主因子相互作用,影响IFN-β的产生。我们将采用分子生物学、细胞生物学和免疫学方法,探索TRIM2与A型流感病毒诱导IFN-β表达的关系。预期结果将揭示TRIM2在抗病毒免疫反应中的作用,为开发新的抗病毒策略提供理论基础。该研究对理解宿主抗病毒机制具有重要科学意义,并可能对临床治疗流感病毒感染提供新的视角。

AI项目思路:

科学问题:TRIM2如何调控A型流感病毒诱导的IFN-β表达?
前期研究:已有研究表明TRIM2参与抗病毒反应,但其具体机制尚不明确。
研究创新点:本研究将深入探讨TRIM2在IFN-β表达中的直接作用机制。
技术路线:包括病毒学、分子生物学、细胞培养和免疫检测技术。
关键技术:TRIM2与病毒RNA的相互作用分析,IFN-β启动子活性检测。
实验模型:使用A型流感病毒感染的细胞模型进行研究。

AI技术路线图

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          A[研究起始] --> B[文献回顾与假设提出]
          B --> C[实验设计与方法学准备]
          C --> D[A型流感病毒感染模型建立]
          D --> E[TRIM2与病毒RNA相互作用分析]
          E --> F[TRIM2对IFN-β启动子活性的影响]
          F --> G[IFN-β表达水平测定]
          G --> H[TRIM2功能丧失与获得研究]
          H --> I[数据收集与分析]
          I --> J[结果解释与科学验证]
          J --> K[研究结论与未来方向]
          K --> L[研究结束]
      
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