网络装置、用于网络同步的方法、通信方法和设备制造方法及图纸

本发明专利技术实施例提供了一种网络装置、用于网络同步的方法、通信方法和设备，该网络装置包括：并联的N个电路单元，每个电路单元包括神经元和至少两个忆阻器，至少两个忆阻器中的m个忆阻器用于连接实时神经元，至少两个忆阻器中的n个忆阻器用于连接时滞神经元，神经元包括RC振荡电路、实时信号处理单元和时滞信号处理单元，RC振荡电路的一端接地，另一端分别与至少两个忆阻器、实时信号处理单元和时滞信号处理单元相连，实时信号处理单元用于根据实时神经元状态确定实时神经元状态的激励，时滞信号处理单元用于根据时滞神经元状态确定时滞神经元状态的激励。本发明专利技术实施例利用忆阻器作为神经元的突触连接，混沌神经网络的结构简单，可扩展性强。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术实施例涉及通信领域，并且更具体地，涉及网络装置、用于网络同步的方法、通信方法和设备。
技术介绍
混沌是动力学系统所特有的一种运动形式，广泛存在于人们日常生活的多种自然现象，例如蝴蝶效应。混沌是一种确定的系统中出现的貌似随机的无规则运动。混沌运动具有遍历性、随机性等特点，能在一定的范围内按照其自身规律不重复地遍历所有状态。混沌系统对无限小的初值变动和扰动具有极度的敏感性，输入端微小的变化会引起输出端巨大的差异。神经网络是一种模拟和近似生物大脑神经元网络的分布式并行信息处理的算法和模型。神经网络通过调整内部大量节点之间相互连接的关系，从而达到处理信息的目的。混沌神经网络产生的信号具有遍历性、非周期性、不可预测性、似噪声性等特点，因此适用于保密通信及图像加密领域。为使混沌神经网络在这些领域取得良好的效果，混沌同步是一个必须解决的问题。混沌同步是指至少两个混沌系统状态轨迹协调一致的现象，混沌同步的目的在于从一个或多个响应系统中获取响应驱动系统所发出的信息。现有的混沌神经网络装置中的电路设计复杂，扩展性较差。因此，复杂度低且高性能的混沌神经网络装置是急需解决的问题。
技术实现思路
本专利技术实施例提供一种网络装置、用于网络同步的方法、通信方法和设备，能够降低混沌神经网络装置的复杂度，提高可扩展性。第一方面，提供了一种网络装置，该网络装置包括：并联的N个电路单元，每个电路单元包括神经元和至少两个忆阻器，该至少两个忆阻器中的m个忆阻器用于连接实时神经元，该至少两个忆阻器中的n个忆阻器用于连接时滞神经元，N、m和n为大于零的正整数；其中，该神经元包括电阻电容RC振荡电路、实时信号处理单元和时滞信号处理单元，该RC振荡电路的一端接地，另一端分别与该至少两个忆阻器、该实时信号处理单元和该时滞信号处理单元相连，该实时信号处理单元用于根据实时神经元状态确定该实时神经元状态的激励，该时滞信号处理单元用于根据时滞神经元状态确定该时滞神经元状态的激励。结合第一方面，在第一方面的第一种可能的实现方式中，该实时信号处理单元根据该RC振荡电路的实时电压值确定该实时神经元状态的激励，该时滞信号处理单元根据该RC振荡电路的时滞电压值确定该时滞神经元状态的激励。结合第一方面或第一方面的第一种可能的实现方式，在第一方面的第二种可能的实现方式中，该实时信号处理单元基于非线性处理函数对该实时神经元状态进行处理，得到该实时神经元状态的激励，该时滞信号处理单元基于非线性处理函数对该时滞神经元状态进行处理，得到该时滞神经元状态的激励。结合第一方面或第一方面的第一种至第二种可能的实现方式中的任一种可能的实现方式，在第一方面的第三种可能的实现方式中，该实时信号处理单元为第一场效晶体管电路，该时滞信号处理单元为第二场效晶体管电路。结合第一方面或第一方面的第一种至第三种可能的实现方式中的任一种可能的实现方式，在第一方面的第四种可能的实现方式中，该至少两个忆阻器的个数为2N。结合第一方面的第四种可能的实现方式，在第一方面的第五种可能的实现方式中，m和n相等且均等于N。第二方面，提供了一种用于网络同步的方法，该方法应用于第一方面或第一方面的第一种至第五种中任一项的网络装置，该方法包括：确定基于该网络装置的驱动网络的神经元状态和基于该网络装置的响应网络的神经元状态的差值；根据该差值和该至少两个忆阻器，确定该响应网络的外部输入电流，该外部输入电流用于实现该驱动网络的神经元状态与该响应网络的神经元状态同步。结合第二方面，在第二方面的第一种可能的实现方式中，该根据该差值和该至少两个忆阻器，确定该响应网络的外部输入电流，包括：根据该至少两个忆阻器，确定第一阈值和第二阈值；根据该差值、该第一阈值和该第二阈值，确定该外部输入电流。结合第二方面的第一种可能的实现方式，在第二方面的第二种可能的实现方式中，该根据该至少两个忆阻器，确定第一阈值和第二阈值，包括：根据公式确定该第一阈值；根据公式确定该第二阈值；其中，p为该第一阈值，d为该RC振荡电路的电阻值与电容值的乘积的倒数，为该m个忆阻器中绝对值最大的忆阻值，为该n个忆阻器中绝对值最大的忆阻值，l和Mj为该神经元的激励函数的特性，q为该第二阈值，a'j为该m个忆阻器施加正向变化电压时的忆阻值，a″j为该m个忆阻器施加负向变化电压时的忆阻值，b'j为该n个忆阻器施加正向变化电压时的忆阻值，b″j为该n个忆阻器施加负向变化电压时的忆阻值。结合第二方面的第一种或第二种可能的实现方式，在第二方面的第三种可能的实现方式中，该根据该差值和该至少两个忆阻器，确定该响应网络的外部输入电流，包括：根据公式w＝p(u(t)-v(t))+qsgn(u(t)-v(t))，确定该外部输入电流；其中，p为该第一阈值，q为该第二阈值，u(t)为该驱动网络的神经元的状态，v(t)为该响应网络的神经元的状态。第三方面，提供了一种通信方法，该方法应用的发送端设备包括第一方面或第一方面的第一种至第五种中任一项的网络装置，该方法包括：将待发送的明文信息驱动该网络装置，得到混沌信息；将该明文信息与该混沌信息进行叠加，并将叠加后的信息进行加密，得到加密信息；发送该加密信息。第四方面，提供了一种通信方法，该方法应用的接收端设备包括第一方面或第一方面的第一种至第五种中任一项的网络装置，该方法包括：将接收到的待解密信息进行解密，得到明文信息和混沌信息，该明文信息为发送端设备待发送的信息，该混沌信息为该明文信息驱动该发送端设备的第一网络装置得到的信息；将该明文信息和该混沌信息驱动该接收端设备的第二网络装置，得到神经网络状态信息，该神经网络状态信息与该混沌信息同步；确定该明文信息和该混沌信息的总和与该神经网络状态信息的差值为解密后的信息。第五方面，提供了一种发送端设备，该发送端设备包括第一方面或第一方面的第一种至第五种中任一项的网络装置，该发送端设备还包括：驱动单元，用于将待发送的明文信息驱动该网络装置，得到混沌信息；叠加单元，用于将该明文信息与该混沌信息进行叠加；加密单元，用于将叠加后的信息进行加密，得到加密信息；发送单元，用于发送该加密信息。第六方面，提供了一种接收端设备，该接收端设备包括第一方面或第一方面的第一种至第五种中任一项的网络装置，该接收端设备还包括：解密单元，用于将接收到的待解密信息进行解密，得到明文信息和混沌信息，该明文信息为发送端设备待发送的信息，该混沌信息为该明文信息驱动该发送端设备的第一网络装置得到的信息；驱动单元，用于将该明文信息和该混沌信息驱动该接收端设备的第二网络装置，得到神经网络状态信息，该神经网络状态信息与该混沌信息同步；确定单元，用于确定该明文信息和该混沌信息的总和与该神经网络状态信息的差值为解密后的信息。本专利技术实施例中利用忆阻器作为神经元的突触连接，混沌神经网络的结构简单，能耗低，可扩展性强。而且，基于忆阻器的动力学特性，可以更好地模拟大脑信息处理方式，具有更强的随机性和不可预测性。附图说明为了更清楚地说明本专利技术实施例的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本专利技术的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种网络装置，其特征在于，包括：并联的N个电路单元，每个电路单元包括神经元和至少两个忆阻器，所述至少两个忆阻器中的m个忆阻器用于连接实时神经元，所述至少两个忆阻器中的n个忆阻器用于连接时滞神经元，N、m和n为大于零的正整数；其中，所述神经元包括电阻电容RC振荡电路、实时信号处理单元和时滞信号处理单元，所述RC振荡电路的一端接地，另一端分别与所述至少两个忆阻器、所述实时信号处理单元和所述时滞信号处理单元相连，所述实时信号处理单元用于根据实时神经元状态确定所述实时神经元状态的激励，所述时滞信号处理单元用于根据时滞神经元状态确定所述时滞神经元状态的激励。

【技术特征摘要】
1.一种网络装置，其特征在于，包括：并联的N个电路单元，每个电路单元包括神经元和至少两个忆阻器，所述至少两个忆阻器中的m个忆阻器用于连接实时神经元，所述至少两个忆阻器中的n个忆阻器用于连接时滞神经元，N、m和n为大于零的正整数；其中，所述神经元包括电阻电容RC振荡电路、实时信号处理单元和时滞信号处理单元，所述RC振荡电路的一端接地，另一端分别与所述至少两个忆阻器、所述实时信号处理单元和所述时滞信号处理单元相连，所述实时信号处理单元用于根据实时神经元状态确定所述实时神经元状态的激励，所述时滞信号处理单元用于根据时滞神经元状态确定所述时滞神经元状态的激励。2.根据权利要求1所述的网络装置，其特征在于，所述实时信号处理单元根据所述RC振荡电路的实时电压值确定所述实时神经元状态的激励，所述时滞信号处理单元根据所述RC振荡电路的时滞电压值确定所述时滞神经元状态的激励。3.根据权利要求1或2所述的网络装置，其特征在于，所述实时信号处理单元基于非线性处理函数对所述实时神经元状态进行处理，得到所述实时神经元状态的激励，所述时滞信号处理单元基于非线性处理函数对所述时滞神经元状态进行处理，得到所述时滞神经元状态的激励。4.根据权利要求1-3中任一项所述的网络装置，其特征在于，所述实时信号处理单元为第一场效晶体管电路，所述时滞信号处理单元为第二场效晶体管电路。5.根据权利要求1-4中任一项所述的网络装置，其特征在于，所述至少两个忆阻器的个数为2N。6.根据权利要求5所述的网络装置，其特征在于，m和n相等且均等于N。7.一种用于网络同步的方法，其特征在于，所述方法应用于如权利要求1-6中任一项的网络装置，所述方法包括：确定基于所述网络装置的驱动网络的神经元状态和基于所述网络装置的响应网络的神经元状态的差值；根据所述差值和所述至少两个忆阻器，确定所述响应网络的外部输入电流，所述外部输入电流用于实现所述驱动网络的神经元状态与所述响应网络的神经元状态同步。8.根据权利要求7所述的方法，其特征在于，所述根据所述差值和所述至少两个忆阻器，确定所述响应网络的外部输入电流，包括：根据所述至少两个忆阻器，确定第一阈值和第二阈值；根据所述差值、所述第一阈值和所述第二阈值，确定所述外部输入电流。9.根据权利要求8所述的方法，其特征在于，所述根据所述至少两个忆阻器，确定第一阈值和第二阈值，包括：根据公式确定所述第一阈值；根据公式确定所述第二阈值；其中，p为所述第一阈值，d为所述RC振荡电路的电阻值与电容值的乘积的倒数，为所述m个忆阻器中绝对值最大的忆阻值，为所述n个忆阻器...

【专利技术属性】
技术研发人员：闫正，毕舒展，
申请(专利权)人：华为技术有限公司，
类型：发明
国别省市：广东;44