基于憶阻的遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的動力學(xué)分析.pdf

1、在傳統(tǒng)的計算機架構(gòu)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(yán)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(gòu),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

2、存儲與處理的一體化功能,高效地融合存儲與處理,為構(gòu)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(shè)計架構(gòu).
　　具有混雜互補金屬氧化物半導(dǎo)體陣列結(jié)構(gòu)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(yīng)調(diào)節(jié)的微電子電路,在進(jìn)行數(shù)據(jù)存儲的同時實現(xiàn)邏輯運算功能,達(dá)到信息存儲與處理的融合,為構(gòu)建新型計算機架構(gòu)奠定器件基礎(chǔ).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(guān)鍵瓶

3、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(diào)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(chǔ)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(xué)系統(tǒng).針對幾類基于憶阻的遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),利用不連續(xù)動力系統(tǒng)理論、線性矩陣不等式、數(shù)學(xué)分析技巧,結(jié)合憶阻電路特性,討論其動態(tài)演化行為學(xué),得到了一些初步的動力學(xué)理論判據(jù).本文一個有趣的的理論結(jié)果是:憶阻系統(tǒng)能夠通過微分包含

4、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(luò)的動力學(xué)基礎(chǔ)理論.建立了一類基于憶阻的Lotka-Volterra神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和多種反饋函數(shù)刺激下基于憶阻的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),在Filippov解的數(shù)學(xué)框架下,得到了基于憶阻的Lotka-Volterra神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)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(luò)的Lagrange穩(wěn)定性,獲得的結(jié)果也許可應(yīng)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

5、置的基本電氣性能,為應(yīng)用提供便利.
　　討論了基于憶阻的遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的控制設(shè)計策略.通過構(gòu)建基于憶阻的多模型神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),分析了其指數(shù)鎮(zhèn)定和最優(yōu)控制.獲得的判據(jù)可應(yīng)用于憶阻系統(tǒng)的閉環(huán)控制,改進(jìn)和拓展了現(xiàn)有的一些相關(guān)結(jié)果.
　　探討了基于憶阻的遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的動力學(xué)應(yīng)用.結(jié)合一類基于憶阻的線性閾值神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),通過網(wǎng)絡(luò)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(jié)果拓展了傳統(tǒng)的遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的模式記憶理論.
　　本文針對