文献类型：期刊文章

作　　者：王丽丹[1] 段美涛[1] 段书凯[1]

机构地区：[1]西南大学电子信息工程学院,重庆北碚区400715

出　　处：《电子科技大学学报》

基　　金：国家自然科学基金(61372139;61101233;60972155;61374078);教育部"春晖计划"科研项目(z2011148);留学人员科技活动项目择优资助经费(渝人社办〔2012〕186号);重庆市高等学校优秀人才支持计划(渝教人〔2011〕65号);重庆市高等学校青年骨干教师资助计划(渝教人〔2011〕65号);中央高校基本科研业务费(XDJK2012A007;XDJK2013B011)

年　　份：2013

卷　　号：42

期　　号：5

起止页码：642-647

语　　种：中文

收录情况：BDHX、BDHX2011、CAS、CSA、CSA-PROQEUST、CSCD、CSCD2013_2014、EI、IC、INSPEC、JST、MR、RCCSE、SCOPUS、ZGKJHX、ZMATH、核心刊

摘　　要：忆阻器是具有记忆和类突触特性的非线性电路元件,将忆阻器与STDP学习规则相结合,提出了基于STDP学习规则的忆阻神经网络,并将它应用于二值图像的叠加和灰度图像的存储与输出。首先将忆阻器作突触,通过实验证实在特定形状动作电位下,可实现STDP学习规则;构建了4×4的忆阻交叉阵列神经网络;用16×16的忆阻交叉阵列神经网络实现二值图像的叠加。最后用N×N的忆阻神经网络实现了灰度图像的存储与输出。通过MATLAB仿真实验证实了该方案的有效性,该忆阻神经网络具有仿生特性,有望解决模式识别、人工智能中出现的复杂问题。

关 键 词：图像存储 忆阻器  忆阻神经网络  STDP

分 类 号：TM5]