声明
1 绪论
1.1 研究背景及意义
1.2 国内外研究现状
1.2.1 忆阻的发展及其应用的国内外研究现状
1.2.2 忆阻神经网络的国内外研究现状
1.3 本文研究内容和论文结构
1.3.1 本文研究内容
1.3.2 论文结构
2 忆阻特性及仿真模型
2.1 忆阻特性
2.1.1 忆阻概念的提出与物理实现
2.1.2 忆阻的定义及特性曲线
2.1.3 忆阻的数学模型
2.2 忆阻电导值调整的随机性
2.2.1 随机性产生的原因分析
2.2.2 随机忆阻模型
2.3 本章小结
3 基于随机忆阻的多层神经网络
3.1 忆阻神经突触的电路结构
3.2 基于忆阻的单层神经网络结构
3.3 基于忆阻的多层神经网络结构
3.4 实验设计
3.4.1 忆阻神经网络的训练步骤
3.4.2 随机忆阻的仿真实现
3.5 实验结果
3.6 本章小结
4 随机忆阻在图像分类中的应用
4.1 卷积神经网络的软件实现
4.1.1 卷积神经网络的结构
4.1.2 软件实现的结果
4.2 基于忆阻的卷积神经网络
4.2.1 卷积层的忆阻实现
4.2.2 池化层的电路实现
4.2.3 卷积神经网络的实现结构
4.3 实验仿真
4.4 结果与分析
4.5 本章小结
5 总结与展望
5.1 总结
5.2 展望
致谢
参考文献
附录1 攻读硕士学位期间发表的论文
附录2 攻读硕士学位期间参与的科研项目
