基于STDP规则的忆阻神经网络在图像存储中的应用

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基于STDP规则的忆阻神经网络在图像存储中的应用

王丽丹, 段美涛, 段书凯

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王丽丹, 段美涛, 段书凯. 基于STDP规则的忆阻神经网络在图像存储中的应用[J]. 电子科技大学学报, 2013, 42(5): 642-647. doi: 10.3969/j.issn.1001-0548.2013.05.001

引用本文:

王丽丹, 段美涛, 段书凯. 基于STDP规则的忆阻神经网络在图像存储中的应用[J]. 电子科技大学学报, 2013, 42(5): 642-647. doi: 10.3969/j.issn.1001-0548.2013.05.001

WANG Li-dan, DUAN Mei-tao, DUAN Shu-kai. Memristive Neural Networks Based on STDP Rules and Its Applications in Image Storage[J]. Journal of University of Electronic Science and Technology of China, 2013, 42(5): 642-647. doi: 10.3969/j.issn.1001-0548.2013.05.001

Citation:

WANG Li-dan, DUAN Mei-tao, DUAN Shu-kai. Memristive Neural Networks Based on STDP Rules and Its Applications in Image Storage[J]. Journal of University of Electronic Science and Technology of China, 2013, 42(5): 642-647. doi: 10.3969/j.issn.1001-0548.2013.05.001

基于STDP规则的忆阻神经网络在图像存储中的应用

doi: 10.3969/j.issn.1001-0548.2013.05.001

1.
西南大学电子信息工程学院重庆北碚区 400715

基金项目:

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)

作者简介:
王丽丹(1976-),女,教授,主要从事人工神经网络、忆阻器与忆阻系统、非线性系统与电路设计等方面的研究.

中图分类号: TM5

Memristive Neural Networks Based on STDP Rules and Its Applications in Image Storage

1.
School of Electronics & Information Engineering,Southwest University Beibei Chongqing 400715

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。
- 图像存储 /
- 忆阻器 /
- 忆阻神经网络 /
- STDP
Abstract: Memristor is a nonlinear circuit element which has property of memory and the similar synapse characteristic. In this paper, a memristive neural network based on STDP learning rule is proposed and used in the binary image overlay and the storage and output of gray and color images. Firstly, the memristor is used as the synapse, and the specific shape action potentials realizing STDP learning rules are demonstrated. Secondly, 4×4 memristive crossbar array neural networks are realized. And then the binary image overlay is obtained by the neural network of 16×16 memristive crossbar array neural networks. Finally, the storage and output of gray and color images are achieved by the N×N memristive neural network. The feasibility of the proposed method is proved by MATLAB simulation experiments. This neural network has more bionic feasibility, which could be applied to solve the complex problems in pattern recognition and artificial intelligence.
- image storage /
- memristor /
- memristive neural network /
- STDP

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[2]	党涛, 韩垒, 郭谨豪, 欧阳骏. 有源Non-Foster负阻匹配网络及其天线应用 . 电子科技大学学报, 2022, 51(6): 884-889. doi: 10.12178/1001-0548.2020307
[3]	范兴奎, 刘广哲, 王浩文, 马鸿洋, 李伟, 王淑梅. 基于量子卷积神经网络的图像识别新模型 . 电子科技大学学报, 2022, 51(5): 642-650. doi: 10.12178/1001-0548.2022279
[4]	赵学功, 邓佳坤, 魏浩然, 彭真明. 基于卷积神经网络的眼底图像微血管瘤检测方法 . 电子科技大学学报, 2021, 50(6): 915-920. doi: 10.12178/1001-0548.2021186
[5]	于永斌, 李镖, 唐倩. 一种新型三阶磁控忆阻器模型及其滤波器研究 . 电子科技大学学报, 2021, 50(3): 339-346. doi: 10.12178/1001-0548.2020384
[6]	乔晓华, 徐毅, 孙玉霞, 武花干. 忆阻超混沌Lü系统的隐藏动力学特性研究 . 电子科技大学学报, 2018, 47(3): 402-409. doi: 10.3969/j.issn.1001-0548.2018.03.013
[7]	杨凌, 苏婧, 黄麟, 蒲中柱. 一种磁控忆感模拟器的设计及其特性分析 . 电子科技大学学报, 2016, 45(5): 744-749. doi: 10.3969/j.issn.1001-0548.2016.05.006
[8]	蒋运承, 谭红艳. 面向语义Web的Expressive格值描述逻辑 . 电子科技大学学报, 2012, 41(3): 322-335. doi: 10.3969/j.issn.1001-0548.2012.03.001
[9]	何朋飞, 王丽丹, 段书凯, 李传东. 忆容器的Simulink模型及其主要特性分析 . 电子科技大学学报, 2011, 40(5): 648-651. doi: 10.3969/j.issn.1001-0548.2011.05.002
[10]	胡小方, 段书凯, 王丽丹, 李传东. 脉冲控制忆阻模拟存储器 . 电子科技大学学报, 2011, 40(5): 642-647. doi: 10.3969/j.issn.1001-0548.2011.05.001
[11]	钱艺, 王沁, 吴巍, 刘金龙. 神经网络并行MIMD处理器的研究及实现 . 电子科技大学学报, 2008, 37(6): 904-907.
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基于STDP规则的忆阻神经网络在图像存储中的应用

doi: 10.3969/j.issn.1001-0548.2013.05.001

1. 西南大学电子信息工程学院重庆北碚区 400715

基金项目:

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)

作者简介:
王丽丹(1976-),女,教授,主要从事人工神经网络、忆阻器与忆阻系统、非线性系统与电路设计等方面的研究.

收稿日期: 2013-01-14
修回日期: 2013-06-21
刊出日期: 2013-10-15

中图分类号: TM5

关键词:

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。

English Abstract

王丽丹, 段美涛, 段书凯. 基于STDP规则的忆阻神经网络在图像存储中的应用[J]. 电子科技大学学报, 2013, 42(5): 642-647. doi: 10.3969/j.issn.1001-0548.2013.05.001

引用本文:

王丽丹, 段美涛, 段书凯. 基于STDP规则的忆阻神经网络在图像存储中的应用[J]. 电子科技大学学报, 2013, 42(5): 642-647. doi: 10.3969/j.issn.1001-0548.2013.05.001

WANG Li-dan, DUAN Mei-tao, DUAN Shu-kai. Memristive Neural Networks Based on STDP Rules and Its Applications in Image Storage[J]. Journal of University of Electronic Science and Technology of China, 2013, 42(5): 642-647. doi: 10.3969/j.issn.1001-0548.2013.05.001

Citation:

WANG Li-dan, DUAN Mei-tao, DUAN Shu-kai. Memristive Neural Networks Based on STDP Rules and Its Applications in Image Storage[J]. Journal of University of Electronic Science and Technology of China, 2013, 42(5): 642-647. doi: 10.3969/j.issn.1001-0548.2013.05.001

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