發(fā)布時(shí)間：2021-09-27 19:05

　　聯(lián)想記憶神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)作為可清晰反映大腦認(rèn)知功能的類腦計(jì)算模型,其動(dòng)力學(xué)分析問題吸引了國(guó)內(nèi)外學(xué)者的關(guān)注。聯(lián)想記憶類腦憶阻神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一個(gè)狀態(tài)依賴的微分動(dòng)力系統(tǒng),因受到憶阻器非線性特性和聯(lián)想記憶神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)層次多元化等因素的影響,該系統(tǒng)具有狀態(tài)切換不確定性且其動(dòng)力學(xué)行為更加復(fù)雜多變。鑒于憶阻器在類腦智能研究中的應(yīng)用趨勢(shì),聯(lián)想記憶類腦憶阻神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的動(dòng)力學(xué)理論研究迫切需要得到相應(yīng)的完善,因此本文針對(duì)具有聯(lián)想記憶的類腦憶阻神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)同步控制及穩(wěn)定性分析展開研究,這些研究將為聯(lián)想記憶神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在類腦智能領(lǐng)域中的實(shí)現(xiàn)與應(yīng)用提供重要的技術(shù)支撐與理論依據(jù)。本文主要工作及創(chuàng)新性闡述如下:1.研究了帶有擾動(dòng)和混合時(shí)變時(shí)滯的單向聯(lián)想記憶類腦憶阻神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的同步控制及穩(wěn)定性分析問題。在牽制控制策略下對(duì)系統(tǒng)同步控制方式進(jìn)行了設(shè)計(jì),并基于Lyapunov穩(wěn)定性理論,推導(dǎo)了保證系統(tǒng)達(dá)到全局指數(shù)穩(wěn)定的充分條件,解決了系統(tǒng)在脈沖擾動(dòng)、隨機(jī)擾動(dòng)和混合時(shí)變時(shí)滯等情況下的同步問題。2.提出了具有混合時(shí)變時(shí)滯的雙向聯(lián)想記憶類腦隨機(jī)憶阻神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型,并基于模型設(shè)計(jì)了離散時(shí)間采樣控制策略。根據(jù)Filippov解、微分包含、集值映射等理論,設(shè)計(jì)了... 

【文章來源】：北京科技大學(xué)北京市 211工程院校 教育部直屬院校

【文章頁(yè)數(shù)】：173 頁(yè)

【學(xué)位級(jí)別】：博士

【部分圖文】：

圖１－１單向聯(lián)想記憶網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)??系統(tǒng)中每個(gè)神經(jīng)元有兩組輸入，分別是外部恒定輸入和其它神經(jīng)元通過??突觸反饋傳來的輸入，其模型表示為??

???Ｃ，．字＝?字＋?／，＋“?＝?１，２，＿．，，?（１－１）??ｙ＝ｌ?＇??其中，電壓ｗ，⑴代表第／個(gè)神經(jīng)元的輸入；Ｃ，．和／？，．分別為第／個(gè)神經(jīng)元的輸??入電容和電阻，且兩者呈并聯(lián)關(guān)系以用來模擬生物神經(jīng)元；／，．為第ｆ?zhèn)�神經(jīng)??元的外部輸入；，（？）是第ｙ個(gè)神經(jīng)元的激活函數(shù)；％為第／個(gè)神經(jīng)元與第＿／??個(gè)神經(jīng)元之間的連接強(qiáng)度。??（２）雙向聯(lián)想記憶神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（ＢＡＭＮＮｓ）??Ｋｏｓｋｏ教授于１９８７年將Ｈｏｐｆｉｅｌｄ神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)擴(kuò)展為一種雙層結(jié)構(gòu)［｜２］（如??圖１－２所示），形成雙向聯(lián)想記憶神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Ｂｉｄｉｒｅｃｔｉｏｎａｌ?Ａｓｓｏｃｉａｔｉｖｅ?Ｍｅｍｏｒｙ??Ｎｅｕｒａｌ?Ｎｅｔｗｏｒｋｓ，ＢＡＭＮＮｓ），如式（１－２）所不。??＾ｌ?＝?－ａｉｘｉ（ｔ）?＋?ｆｊｗｉｉｆｉ（ｙｊ（ｔ））?＋?Ｉｉ，?ｉ?＝?＼，２，－，ｍ，??．ｄｔ?Ｍ?（１－２）??ｄｖ?（７）?＿２Ｌ??—：—＝－ｂｊｙｊ（０?＋?ＸｖｉｊＳｉ（Ｘｉ（ｔ））?＋?Ｊｒ?７?＝１，２，？?■?？，??ｄｆ?／＝ｉ??其中，ｘ，．（０表示第一個(gè)域中第ｆ?zhèn)�神經(jīng)元在纟時(shí)刻的狀態(tài)；ｔ（〇表示第二個(gè)??域中第ｊ個(gè)神經(jīng)元在，時(shí)刻的狀態(tài)；％＞〇，ｂ＞〇分別表示第一個(gè)域中第＾??個(gè)神經(jīng)元與第二個(gè)域中第ｙ個(gè)神經(jīng)元的自衰減系數(shù)。??圖１＿２雙向聯(lián)想記憶網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)??／，（．）和ｇ，（．）分別為第二個(gè)域中第■／＿個(gè)神經(jīng)元和第一個(gè)域中第ｚ＇個(gè)神經(jīng)元??的激活函數(shù)；Ｗ／，為第二個(gè)域中第７個(gè)神經(jīng)元與第一個(gè)域中第／個(gè)神經(jīng)元的連??接權(quán)值系數(shù)；％為第一個(gè)域中第／個(gè)神經(jīng)元與第二個(gè)域中第個(gè)神經(jīng)元的連??接權(quán)值系數(shù)；／，和Ｊ，分別為第

?（０＋Ｚ?Ｚ?ｗｐｊＪｐｊ?＾ＰＪ?（０）＋＾?＞?（１?＿３）??ｅｌｆ?Ｐ＝＼?Ｊ＝］??ｐ羊ｋ??其中，Ａ：?＝?ｌ，２，．．．，ｗ，?ｆ?＝?ｌ，２，．．．，％；?ｘｂ＋⑴表示第左個(gè)域中第／個(gè)神經(jīng)元在ｆ??時(shí)刻的狀態(tài)；ｘｐ；（〇表示第尸個(gè)域中第＿／個(gè)神經(jīng)元在纟時(shí)刻的狀態(tài)；ｗＭ，．為??第ｐ個(gè)域中第ｙ個(gè)神經(jīng)元與第Ａ個(gè)域中第纟個(gè)祌經(jīng)完的連接強(qiáng)度；／ｐ／（〇為第??Ｐ個(gè)域中第＿／個(gè)神經(jīng)元的激活函數(shù)；／Ａ，為第々個(gè)域中第ｚ’個(gè)神經(jīng)元的外部輸??入。??／、、、?／＼、??圖１－３多向聯(lián)想記憶網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)??目前，已有很多關(guān)于聯(lián)想記憶［ｌ４Ｈｌ８】與憶阻神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)［ｌ９Ｈ２３］方面的研宄成??果。但針對(duì)聯(lián)想記憶類腦憶阻神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的動(dòng)力學(xué)研宄還寥寥無幾，因此本文??將著重對(duì)由Ｈｏｐｆｉｅｌｄ神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)與憶阻器數(shù)學(xué)模型共同構(gòu)成的聯(lián)想記憶類??腦憶阻神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)同步控制及穩(wěn)定性分析問題進(jìn)行研宄。??１．２．２單向聯(lián)想記憶類腦憶阻神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型及穩(wěn)定性研究??聯(lián)想記憶類腦憶阻神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與傳統(tǒng)聯(lián)想記憶神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)相比，不同之處在??于，該類網(wǎng)絡(luò)可利用阻值變化的憶阻器來代替?zhèn)鹘y(tǒng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中阻值固定的電??阻，進(jìn)而實(shí)現(xiàn)對(duì)神經(jīng)元間連接權(quán)值的模擬，使網(wǎng)絡(luò)連接權(quán)值成為依賴于狀態(tài)??變化的變量，而網(wǎng)絡(luò)自身則成為一種狀態(tài)可切換系統(tǒng)，以此達(dá)到對(duì)真實(shí)腦神??經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)連接的合理模擬，從而更加客觀的對(duì)大腦認(rèn)知功能進(jìn)行分析。??憶阻神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一個(gè)規(guī)模巨大的集成電路，根據(jù)基爾霍夫電流定律，第??／個(gè)子系統(tǒng)的表達(dá)，如式（１－４）所示。??Ｃ，＾Ｆ?＝?￣?（Ｍ？?＋?Ｍ＾）?＋?Ｆ?＾（Ｏ?＋?ＺＭ＾．ｘｓｇｎ＾Ｃｘ／Ｏ）??Ｌ?，」?＞＝，?（１－４）??ｎ


本文編號(hào)：3410467