一种忆阻禁忌学习神经元共存放电行为的分析方法及装置制造方法及图纸

本申请公开一种忆阻禁忌学习神经元共存放电行为的分析方法及装置，所述方法包括：忆阻器的选择与验证；忆阻禁忌学习神经元建模；交流平衡态分析；确定放电行为的参数域；共存放电行为的检测；共存放电行为的验证。与现有技术相比本发明专利技术所提供的放电行为检测方法准确度高，较为全面，并且有效捕捉共存放电活动。并且有效捕捉共存放电活动。并且有效捕捉共存放电活动。

【技术实现步骤摘要】
一种忆阻禁忌学习神经元共存放电行为的分析方法及装置


[0001]本专利技术涉及神经元动力学分析领域，特别是一种忆阻禁忌学习神经元 共存放电行为的分析方法及装置。

技术介绍

[0002]由于忆阻器的发现，多种神经元通过耦合忆阻器来表征神经元的自突 触、耦合突触、电磁辐射和权重，从而发现了忆阻神经元的复杂放电活动， 例如混沌、簇发振荡以及多稳定行为等。禁忌学习神经网络是利用禁忌搜 索算法来对解空间进行有效搜索，能够使轨迹跳出局部最小值。禁忌学习 神经元作为基本的组成部分，研究表明对于电磁辐射和外部输入电流共同 刺激忆阻禁忌学习神经元产生特殊放电行为的问题研究较少。而实际上， 神经元的生理环境中存在的电磁辐射和离子交换产生的电流诱导忆阻禁忌 学习神经元产生多种共存的放电行为，从初值动力学和参数动力学方面详 细分析共存放电行为揭示了忆阻禁忌学习神经元的放电机理。传统的一维 分岔图和李雅普诺夫指数图等方法在确定忆阻禁忌神经元共存放电活动时 具有局限性，无法在更广的参数域中确定神经元的放电类型。因此，诸如 二维分岔图和二维复杂度图的新型的分析方法得到了越来本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种忆阻禁忌学习神经元共存放电行为的分析方法，其特征在于，包括：S101：选择磁控忆阻器并获取数学模型，利用四阶龙格库塔法求解所述数学模型并通过磁滞回线验证所述磁控忆阻器的特性；S102：根据禁忌搜索算法的特征选择禁忌学习神经元模型，并且所述禁忌学习神经元模型与所述磁控忆阻器结合构成忆阻禁忌学习神经元；S103：根据所述禁忌学习神经元模型获取平衡点，并将所述平衡点分为Hopf分岔点类型，和/或折叠分岔点类型，和/或不稳定鞍点类型，和/或不稳定结点类型，和/或不稳定结焦类型，和/或不稳定鞍焦类型，和/或稳定结点类型，和/或稳定结焦类型；S104：确定与忆阻初值相关和与外部电流幅值相关的动力学行为的参数域；S105：根据所述参数域，通过固定其中一个控制参数，改变另一个控制参数可以得到多种不同周期的放电行为；将不同控制参数下的两组或者多组初值诱导的放电行为叠加得到共存放电行为；通过一维分岔图、最大Lyapunov指数谱、相图和时间序列图对不同类型的共存放电行为进行检测；S106：采用PSIM电力电子仿真软件，搭建所述忆阻禁忌学习神经元的模拟电路，进行模拟验证。2.根据权利要求1所述的忆阻禁忌学习神经元共存放电行为的分析方法，其特征在于，选择磁控忆阻器并获取数学模型，利用四阶龙格库塔法求解所述数学模型并通过磁滞回线验证所述磁控忆阻器的特性包括：S1011：选择具有多稳态的磁控忆阻器来模拟忆阻禁忌神经元真实受到的电磁辐射，所述磁控忆阻器的数学模型为：其中，其中为磁控忆阻器的磁通量，单位：韦伯(Wb)；是忆阻器的VCR方程，其符合欧姆定律；I
M
是流经忆阻器的电流，单位：安培(A)；V
M
是忆阻的两端电压,单位：伏特(V)；是忆导值，单位：西门子(S)；S1012：根据S1011中的数学模型，通过给定正弦的交流电压信号V
M
＝Vsin(2πFτ)作为忆阻的输入电压来验证忆阻器的三个典型特性，给定忆阻器的初始值后，采用经典的四阶龙格库塔法求解忆阻器的微分方程，得到忆阻器状态的数值解将代入中得到忆阻器的电压V
M
和电流I
M
的关系，保持V
M
的频率F＝0.8Hz不变，改变V
M
的幅值A分别为1V、1.5V和2V，则忆阻器的V
M
‑
I
M
关系呈现过原点的收缩紧磁滞回线，和/或保持V
M
的幅值V＝2V不变，改变V
M
的频率F分别为0.4Hz、0.8Hz和1.6Hz，则忆阻器的紧磁滞回线的旁瓣面积随着F的增大而减小，通过进一步增大F，验证忆阻器的紧磁滞回线最终收缩到过原点的一条直线上。3.根据权利要求2所述的忆阻禁忌学习神经元共存放电行为的分析方法，其特征在于，根据禁忌搜索算法的特征选择禁忌学习神经元模型，并且所述禁忌学习神经元模型与所述磁控忆阻器结合构成忆阻禁忌学习神经元包括：
S1021：确定禁忌学习单神经元线性模型，其数学表达如下：S1021：确定禁忌学习单神经元线性模型，其数学表达如下：其中，u为神经元的膜电位；J为禁忌学习神经元的学习状态；C＝1，a＝1/R，c，d是正的控制参数；b为神经元的自连接突触权重；sgn(u)是简易的激活函数；I为外部电流刺激信号；S1022：通过步骤S1011中的磁控忆阻器模拟步骤S1021中的禁忌学习神经元受到的电磁辐射；忆阻器以电流刺激的形式作用于神经元，其与膜电位u进行耦合，得到的忆阻禁忌学习神经元的数学模型为：当x＝u，y＝J和时，上述忆阻禁忌学习神经元转化为：其中，k为电磁辐射的强度；外部电流为I＝Asin(2πFτ)，并且A和F分别为外部电流的幅值和频率；激活函数sgn(x)在x＝0处不连续导致其导数是奇异，且在稳定性分析和计算李氏指数时，用tanh(px)代替sgn(x)，且p＝1000。4.根据权利要求3所述的忆阻禁忌学习神经元共存放电行为的分析方法，其特征在于，根据所述禁忌学习神经元模型获取平衡点，并将所述平衡点分为Hopf分岔点类型，和/或折叠分岔点类型，和/或不稳定鞍点类型，和/或不稳定结点类型，和/或不稳定结焦类型，和/或不稳定鞍焦类型，和/或稳定结点类型，和/或稳定结焦类型包括：S1031：当S1022中忆阻禁忌学习神经元的右端方程为0时，求取平衡点E0，外部电流I＝Asin(2πFτ)随时间τ变化而变化，E0是交流平衡点，表示为E0(τ)，如下其中，η满足：交流平衡点E0(τ)处的雅可比矩阵为：
其中，h1＝psech2(pη)，h2＝arcsin(
‑
η)和h3＝cos(arcsin(
‑
η))。特征方程为：其中：根据特征方程的特征根可将E0(τ)分类为Hopf分岔点(HBP)，折叠分岔点(FBP)，不稳定鞍点(USP)，不稳定结点(UNP)，不稳定结焦(UNF)，不稳定鞍焦(USF)，稳定结点(SNP)和稳定结焦(SNF)八种类型；选择系统参数为a＝1，b＝0.1，c＝0.5，d＝0.5，k＝0.1，A＝1.2和F＝3，时间τ∈[0 0.4]并且步长为0.0001s。5.根据权利要求4所述的忆阻禁忌学习神经元共存放电行为的分析方法，其特征在于，确定与忆阻初值相关和与外部电流幅值相关的动力学行为的参数域包括：S1041：当忆阻禁忌学习神经元参数为a＝1，b＝0.1，c＝0.5，d＝0.5，k＝0.1，A＝1.2，F＝3，系统初值为(x0,0,z0)，以忆阻初值z0和膜电位初值x0为控制参数并选择z0和x0的变化范围都为[
‑
10,10]，将初值分解成一系列控制参数的组合在每组参数下，采用四阶龙格库塔法得到忆阻禁忌神经元的数值积分解，采用局部最大值判断法和周期数判断方法寻找周期数，从而绘制出二维吸引盆，实现不同的放电行为参数域的确定；局部最大值判断法为：给定一组n维的膜电位时间序列x＝[x1,x2,
…
x
n
]∈R
n
，为了忽略暂态行为的影响，取其中点处的整数定义x
a
＝[x
N
‑2，x
N
‑1，
…
x
n
‑2]，x
b
＝[x
N
‑1,x
N
,
…
x
n
...

【专利技术属性】
技术研发人员：张绍华，王聪，张宏立，马萍，李新凯，卞一帆，
申请(专利权)人：新疆大学，
类型：发明
国别省市：