一种放电模式可控的忆阻耦合离散神经元系统技术方案

本发明专利技术公开了一种放电模式可控的忆阻耦合离散神经元系统，包括三个延时器U1、U2、U3，不可变参数C2，可变参数C1、C3、C4、C5、C6，双曲正切模块T，平方模块S，乘法器M1、M2、M3，除法器D，加法器A1、A2、A3、A4、A5，三个输出X、Y、Z。将一个磁控忆阻器引入Rulkov离散神经元中，调节相应参数，系统表现出复杂的动力学行为。通过改变系统初始值及相应参数，系统出现了暂态混沌放电、暂态周期放电、间歇混沌放电、周期与混沌放电模式共存、放电模式转迁等现象，具有多稳态性。本次设计的放电模式可控的忆阻耦合离散神经元系统，对神经动力学、智能控制、仿生等领域及离散神经元的发展提供了新的思路，为医学实验中离散神经元的研究提供了理论指导，推动了忆阻器耦合离散神经元方向的非线性动力学的发展。的发展。

【技术实现步骤摘要】
一种放电模式可控的忆阻耦合离散神经元系统


[0001]本专利技术属于基于忆阻器的神经动力学系统，具体涉及在一个离散神经元系统的基础上，通过引入一个磁控忆阻器进行耦合，构成了一种放电模式可控的忆阻耦合离散神经元系统，调节相应系统参数，可以得到丰富的动力学行为。

技术介绍

[0002]神经元是构成神经系统的基本单位，神经元的放电活动在信息处理和智能控制中发挥着重要作用。生物神经元实验已经证实了混沌现象的存在，建立的数学模型也呈现与生物细胞和组织膜电位实验相似的动力学特性和放电模式。忆阻器具备非线性、纳米级、非易失性等特性，是用来模拟生物突触的天然非线性元件，同时也可以降低神经电路功耗。连续神经元中已经证实了此方案的可行性，本专利技术出现了丰富的动力学现象，具有广泛的潜在应用价值。
[0003]一种放电模式可控的忆阻耦合离散神经元系统，在不同的系统参数下呈现不同的放电模式，具有复杂的动力学现象。本专利技术可以采用通用的电子器件实现，对神经动力学、智能控制、仿生等领域及离散神经元的发展提供了新的思路，为医学实验中离散神经元的研究提供了理论指导，推动了忆阻器耦合离散神经元方向的非线性动力学的发展。

技术实现思路

[0004]本专利技术要解决的技术问题是实现一种放电模式可控的忆阻耦合离散神经元系统。
[0005]为解决上述技术问题，本专利技术提供了一种放电模式可控的忆阻耦合离散神经元系统。如图1，包括三个延时器U1、U2、U3，不可变参数C2，可变参数C1、C3、C4、C5、C6，双曲正切模块T，平方模块S，乘法器M1、M2、M3，除法器D，加法器A1、A2、A3、A4、A5，三个输出X、Y、Z。
[0006]具体连接方式如下：
[0007]图1：所述延时器U1的第二端与所述平方模块S的第一端、所述乘法器M1的第三端及所述加法器A2的“+”端、所述乘法器M3的第一端连接；所述可变参数C3与所述乘法器M3的第二端连接，所述乘法器M3的第三端与所述加法器A5的第一个“+”端连接；所述平方模块S的第二端与所述加法器A1的第二“+”端连接，所述不可变参数C2与所述加法器A1的第一个“+”端连接，所述加法器A1的第三端与所述除法器D的
“÷”
端连接，所述可变参数C1与所述除法器D的
“×”
端连接，所述除法器D的第三端与所述加法器A3的第一个“+”端连接；所述可变参数C4与所述乘法器M1的第一端连接，所述双曲正切模块T的第二端与所述乘法器M1的第二端连接，所述双曲正切模块T的第一端与所述加法器A5的第二个“+”端及所述延时器U3的第二端连接，所述乘法器M1的第四端与所述加法器A3的第二个“+”端连接；所述可变参数C5与所述加法器A2的
“‑”
端连接，所述加法器A2的第三端与所述乘法器M2的第二端连接；所述可变参数C6与所述乘法器M2的第一端连接，所述乘法器M2的第三端与所述加法器A4的
“‑”
端连接；所述延时器U2的第二端与所述加法器A4的“+”端及所述加法器A3的第三个“+”端连接；所述加法器A3的第四端与所述延时器U1的第一端连接，所述加法器A4的第三端与
所述延时器U2的第一端连接，所述加法器A5的第三端与所述延时器U3的第一端连接。
[0008]本专利技术所用的磁控忆阻器的模型如下：
[0009][0010]式中W(φ(n))为忆导，i，v分别为直流电流、直流电压，f(φ(n))为忆阻器内部状态函数，α，β，γ为忆阻器参数；
[0011]将上述磁控忆阻器与Rulkov神经元进行耦合
[0012][0013]其中，a，μ，σ是Rulkov神经元参数，0<μ<<1，x(n)是膜电位势能，k为耦合系数，a和σ控制神经元放电状态，ε为系统参数。
[0014]选取simulink仿真模型参数为：C1＝4.15，C3＝1，C5＝
‑
1.2，C6＝0.00001，当始值U1＝0.1，U2＝0.1，U3＝0.1时，系统始终处于周期放电状态；如图2(a)
‑
(b)为此条件下的MATAΒ数值仿真结果，可以观测到倍周期分岔现象。当初始值U1＝0.1，U2＝
‑
2.75，U3＝
‑
2时，系统处于周期与混沌共存的放电状态。如图2(c)
‑
(d)为此条件下的MATAΒ数值仿真结果，可以观测到分岔图出现了由混沌转为周期、周期进入混沌的现象。结果表明，分岔路径与初始值密切相关。
[0015]选取simulink仿真模型参数为：C1＝4.5，C3＝1，C4＝0.5，C5＝
‑
1.2，C6＝0.0001，当初始值取U1＝0.1，U2＝
‑
2.75，U3＝0.1时，如图3(a)所示为此条件下的MATAΒ数值仿真结果，对应系统x的时序图，可以观测到暂态混沌放电现象。当初始值U1＝0.1，U2＝
‑
2.65，U3＝1时，如图3(b)所示为此条件下的MATAΒ数值仿真结果，对应系统x的时序图，可以观测到系统出现了暂态周期放电现象。
[0016]选取simulink仿真模型参数为：C1＝4.5，C3＝1，C5＝
‑
1.2，C4＝0.7，C6＝0.001，当初始值分别为U1＝0.1，U2＝
‑
2.85，U3＝0.1或U1＝0.1，U2＝
‑
2.75，U3＝0.1时，如图4(a)
‑
(b)为此条件下的MATAΒ数值仿真结果，对应系统x的时序图，可以观测到间歇混沌放电现象，且初始值不同，现象也不完全相同。
[0017]选取simulink仿真模型参数为：C1＝4.15，C3＝1，C5＝
‑
1.2，C6＝0.00001，初始值取U1＝0.1，U2＝
‑
2.75，U3＝0.1，当C4＝0.5时，可以进行周期与混沌放电模式的转迁；如图5及图6(a)
‑
(b)所示为此条件下的MATAΒ数值仿真结果，对应系统x关于φ(0)的分岔图及x的时序图，图5可以观测到φ(0)＝0.7为周期
‑
混沌放电转迁的临界点。当C4＝0.9时，可以进行不同周期状态切换。如图7及图8(a)
‑
(b)所示为此条件下的MATAΒ数值仿真结果，对应系统x关于φ(0)的分岔图及x的时序图，图7可以观测到φ(0)＝0.44为周期
‑
周期放电转迁的临界点。
[0018]本专利技术的有益效果如下：
[0019](1)本专利技术的一种放电模式可控的忆阻耦合离散神经元系统，在离散神经元Rulkov系统中引入磁控忆阻器，展现出了离散神经元丰富的放电行为，对神经动力学、智能
控制、仿生等领域提供了新的思路，同时为忆阻器耦合离散神经元潜在的应用提供理论支撑，推动了基于忆阻器耦合离散神经元方向的非线性动力学的发展。
[0020本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种放电模式可控的忆阻耦合离散神经元系统，包括三个延时器U1、U2、U3，不可变参数C2，可变参数C1、C3、C4、C5、C6，双曲正切模块T，平方模块S，乘法器M1、M2、M3，除法器D，加法器A1、A2、A3、A4、A5，三个输出X、Y、Z；所述延时器U1的第二端与所述平方模块S的第一端、所述乘法器M1的第三端及所述加法器A2的“+”端、所述乘法器M3的第一端连接；所述可变参数C3与所述乘法器M3的第二端连接，所述乘法器M3的第三端与所述加法器A5的第一个“+”端连接；所述平方模块S的第二端与所述加法器A1的第二“+”端连接，所述不可变参数C2与所述加法器A1的第一个“+”端连接，所述加法器A1的第三端与所述除法器D的
“÷”
端连接，所述可变参数C1与所述除法器D的
“×”
端连接，所述除法器D的第三端与所述加法器A3的第一个“+”端连接；所述可变参数C4与所述乘法器M1的第一端连接，所述双曲正切模块T的第二端与所述乘法器M1的第二端连接，所述双曲正切模块T的第一端与所述加法器A5的第二个“+”端及所述延时器U3的第二端连接，所述乘法器M1的第四端与所述加法器A3的第二个“+”端连接；所述可变参数C5与所述加法器A2的
“‑”
端连接，所述加法器A2的第三端与所述乘法器M2的第二端连接；所述可变参数C6与所述乘法器M2的第一端连接，所述乘法器M2的第三端与所述加法器A4的
“‑”
端连接；所述延时器U2的第二端与所述加法器A4的“+”端及所述加法器A3的第三个“+”端连接；所述加法器A3的第四端与所述延时器U1的第一端连接，所述加法器A4的第三端与所述延时器U2的第一端连接，所述加法器A5的第三端与所述延时器U3的第一端连接。2.如权利要求1所述的一种放电模式可控的忆阻耦合离散神经元系统，其特征在于：磁控型离散忆阻器用如下方程描述式中W(φ(n))为忆导，i，v分别为直流电流、直流电压，f(φ(n))为忆阻器内部状态函数，α，β，γ为忆阻器参数；将上述磁控忆阻器与Rulkov神经元进行耦合其中，a，μ，σ是Rulkov神经元参数，0<μ<<1，x(n)是膜电位势能，k为耦合系数，a和σ控制神经元放电状态，ε为系统参数。3.如权利要求2所述的一种放电模式可控的忆...

【专利技术属性】
技术研发人员：马铭磷，卢亚平，
申请(专利权)人：湘潭大学，
类型：发明
国别省市：