声明
论文创新点
第一章 绪论
1.1 忆阻器简介
1.2 忆阻器分类
1.3 忆阻器的应用
1.4 忆阻器的发展困境
1.5 本文的研究内容及章节安排
第二章 忆阻器及其应用基础理论
2.1 忆阻器建模的基础理论
2.2 忆阻神经网络基础理论
2.3 经典图像去雾算法基础理论
2.4 小结
第三章 忆阻器的集约模型建模
3.1 忆阻器电路级模型建模的基本思想
3.2 忆阻器电路级模型实例
3.3 忆阻器电路级模型的Verilog-A实现
3.4 忆阻器电路级模型的参数分析
3.5 忆阻器电路级模型描述不稳定性
3.6 小结
第四章 忆阻器不稳定性对忆阻神经网络的影响
4.1 忆阻神经网络的计算基础
4.2 忆阻器的不稳定性分类
4.3 基于忆阻器的监督学习
4.4 基于忆阻器的无监督学习
4.5 小结
第五章 基于忆阻器的图像增强
5.1 基于忆阻器的图像增强的理论基础
5.2 图像质量评价因子
5.3 基于忆阻器的图像增强
5.4 基于忆阻器与传输图的图像增强
5.6 小结
第六章 总结与展望
6.1 论文总结
6.2 工作展望
参考文献
攻读博士学位期间发表的科研成果
致谢
武汉大学;
