包伯成教授課題組在憶阻Rulkov神經元模型的研究上取得新進展

   發布時間: 2021-11-01    訪問次數: 353

論文題目

具有磁感應效應的憶阻Rulkov神經元模型

(Memristive Rulkov Neuron Model with Magnetic Induction Effects) 

論文簡介

磁感應效應已被各種連續憶阻模型模擬,但尚未被離散憶阻模型成功描述。針對這個問題,本文首先構建了一個離散憶阻,然后提出了離散憶阻Rulkovm-Rulkov)神經元模型。m-Rulkov 模型的分岔路徑是通過特征值軌跡來驗證的。利用數值仿真,研究了 m-Rulkov 模型中的復雜動力學,包括模式轉遷行為、瞬態混沌簇模式和超混沌放電行為,所有這些都極其依賴于憶阻參數。因此,憶阻的引入可以來模擬這種離散神經元模型中的磁感應效應。此外,制作了用于實現 m-Rulkov 模型的硬件平臺,并獲得了不同的尖峰-簇序列。這些結果表明,當考慮生物物理記憶效應時,所提出的模型可以比 Rulkov 模型更好地表征生物神經元中的實際放電活動。

作者或作者團隊簡介

包伯成,常州大學微電子與控制工程學院教授、研究員級高級工程師,入選科睿唯安跨學科領域全球高被引科學家名單,獲“IET Premium Award Winner 2018”最佳論文獎,其主要研究方向為神經元功能性電路、神經元網絡與同步、非線性電路與系統和電能變換與控制技術。李珂欣,包伯成教授的碩士研究生,主要從事離散憶阻神經元模型研究。包涵,南京航空航天大學博士生,主要從事憶阻神經電路研究。李后振,包伯成教授的碩士研究生,主要從事憶阻神經形態電路研究。馬軍,蘭州理工大學物理系教授,博士,主要從事神經元網絡研究。花忠云,哈爾濱工業大學(深圳)計算機科學與技術學院副教授,博士,主要從事基于混沌的應用研究。

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期刊簡介

IEEE Transactions on Industrial Informatics是計算機類一區頂刊,目前影響因子為10.215,專注于以知識為基礎的工廠自動化,作為一種增強工業制造和制造過程的手段。 這包括一系列技術,這些技術使用信息分析、操縱和分發來在工業環境中實現更高的效率、有效性、可靠性和/或安全性。涉及范圍包括報告、定義、提供一個討論論壇,并向讀者通報智能和計算機控制系統、機器人、工廠通信和自動化、柔性制造、視覺系統以及數據采集和信號處理的最新發展。

 


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