导读:本文包含了联想记忆神经网络论文开题报告文献综述、选题提纲参考文献，主要关键词:神经网络,记忆,递归,函数,双向,卷积,突触。
联想记忆神经网络论文文献综述写法
龙克柳[1]（2019）在《忆阻突触联想记忆神经网络的电路构建与仿真》一文中研究指出1971年,蔡少棠教授提出了忆阻的概念,由于当时半导体技术不够成熟,直到2008年惠普公司才制作出来第一个纳米级尺寸的忆阻实物。忆阻器具有很多的传统基本电路元件没有的优良特性,如低功耗、掉电后信息非易失性、纳米级尺寸、非线性特性等,在保密通信、混沌电路、人工神经网络、信息储存等研究方向有着极其广泛的应用。忆阻的记忆功能与生物突触的功能极为相似,又具有低功耗和纳米级尺寸等特点。因此,将忆阻运用在神经网络,从而实现更智能化和微型化的人工智能系统。由于当前大部分忆阻模型功能不够完善,不能较好地模拟突触的功能。同时,当前脉冲神经元结构较为复杂,不利于大规模集成化。本文提出了一种改进的忆阻模型和单电子晶体管脉冲神经元,并将其运用于联想记忆神经网络。进一步地,提出了一种较为理想的窗函数,运用在HP忆阻模型中,并设计出一种线性忆阻突触模型。最后,讨论并仿真了两个神经元利用线性忆阻突触连接的结构,并将其扩展到四个神经元网络中。本文主要工作包括了以下内容:(1)提出了一种作为联想神经网络突触改进的忆阻模型-经验学习忆阻,并分析了经验学习忆阻在不同电压条件下的性质。然后,设计了一种输入全反馈的神经网络反馈规则。基于经验学习忆阻和输入全反馈规则,设计了叁个神经元的联想记忆神经网络,该网络具有经验学习、遗忘、阈值等功能。(2)通过PSPICE仿真验证经验学习忆阻的功能,并利用PSPICE构建了基于经验学习忆阻和输入全反馈的联想记忆神网络。仿真结果表明,经验学习忆阻功能较丰富,基于经验学习忆阻和输入全反馈的联想记忆神网络具有优良的性能,能够较好地实现联想记忆活动,并有一定的自学能力。(3)根据单电子晶体管的库伦振荡脉冲与脉冲神经元的脉冲相似的特点,设计了一种单电子晶体管脉冲神经元。设计了一种新的理想窗函数并运用于HP忆阻模型中,提升了忆阻突触的线性性质,并解决了端溢出和端锁效应。此外,为了方便突触权值控制,改进了串联忆阻突触。最后使用PSPICE仿真平台,构建了基于单电子晶体管脉冲神经元和串联忆阻突触的脉冲神经网络,测试了包括联想记忆建立、遗忘、重建、转移等过程。仿真结果表明,基于单电子晶体管脉冲神经元和串联忆阻突触所构建的脉冲神经网络表现出良好的特性,为单电子晶体管和忆阻的联合应用提供了新思路。(本文来源于《江西理工大学》期刊2019-05-18）
刘娇,崔荣一,赵亚慧[2]（2018）在《基于自联想记忆与卷积神经网络的跨语言情感分类》一文中研究指出该文提出了一种以商品评论为对象的基于语义融合的跨语言情感分类算法。该算法首先从短文本语义表示的角度出发,基于开源工具Word2Vec预先生成词嵌入向量来获得不同语言下的信息表示;其次,根据不同语种之间的词向量的统计关联性提出使用自联想记忆关系来融合提取跨语言文档语义;然后利用卷积神经网络的局部感知性和权值共享理论,融合自联想记忆模型下的复杂语义表达,从而获得不同长度的短语融合特征。深度神经网络将能够学习到任意语种语义的高层特征致密组合,并且输出分类预测。为了验证算法的有效性,将该模型与最新几种模型方法的实验结果进行了对比。实验结果表明,此模型适用于跨语言情感语料正负面情感分类,实验效果明显优于现有的其他算法。(本文来源于《中文信息学报》期刊2018年12期）
孟益民,黄立宏,郭上江[3]（2018）在《具分布时滞双向联想记忆神经网络周期解的存在性及全局稳定性》一文中研究指出本文研究了具分布时滞的双向联想记忆神经网络的动力学性质.不需要激励函数有界性和可微性,利用重合度理论的延拓定理和Krasnosel'skii的锥不动点定理,我们获得了具分布时滞双向联想记忆神经网络模型周期解的存在性和全局指数稳定性的新结论.数值模拟的结果与我们的理论相一致.(本文来源于《应用数学学报》期刊2018年03期）
沙春林[4]（2018）在《基于时滞神经网络的最优化问题与联想记忆的研究》一文中研究指出最优化和联想记忆问题由于在工程和科学研究中的广泛应用而备受关注.随着问题规模的扩大,传统方法已越来越不能满足日益发展的社会经济的需求.由于人工神经网络技术具备大规模并行处理、收敛速度快、可以硬件实现和控制等优点,所以利用神经网络解决优化和联想记忆问题已受到国内外学者重视并成为一个热门研究领域.本文借助(偏)泛函微分理论、Lyapunov方法、微分不等式技巧和矩阵测度等方法,对求解最优化问题的神经网络和基于外部输入的联想记忆神经网络进行深入研究,获得若干有意义的成果.本文的主要工作和成果包括以下几个方面:1.建立了一类求解一般线性约束的凸二次规划问题的新的时滞投影神经网络模型.根据泛函微分方程理论,证明了解的存在性和唯一性;利用不同于传统的Lyapunov泛函方法,借助不等式技巧,给出了神经网络全局指数收敛的判别条件.研究表明,与已有的成果相比,设计的模型具有单层结构和较少的神经元,降低了计算的复杂度;恰当的时滞能够加快神经网络的收敛速度;可调控的多参数有利于神经网络的稳定性.2.提出了一类用于求解单调变分不等式问题的非光滑时滞神经网络模型.根据矩阵测度方法、不等式技巧和泛函微分方程稳定性理论,给出了神经网络指数稳定的判据.研究表明,以矩阵测度形式给出的稳定条件具有更低的保守性,扩大了时滞神经网络的适用范围,改进了相关文献的结果;所提出的右端非光滑时滞神经网络模型具有一层结构,能有效地运用到金融投资和图像融合等实际问题中.3.研究了一类用于求解非单调变分不等式问题的具有时空效应的非光滑网络模型.设计的模型具有单层结构,易于电路实现.分别利用不等式技巧和Lyapunov泛函方法,给出了在不要求满足变分问题单调性下的神经网络指数稳定的若干判据.研究表明,恰当的时滞可以改变神经网络的稳定性,有利于解决更一般的变分问题;扩散的引入不仅可以加快收敛速度,而且满足了矩阵M为非正定的稳定性条件,即反应扩散神经网络可以求解一类非单调变分问题;增大尺度因子α,有益于改善收敛速度;增加图片采集数目,有助于图片清晰度的提高.4.讨论了一类基于双极型神经网络的多模态非光滑自联想记忆模型.利用检索探针作为外部输入,基于数学分析方法,追踪神经网络状态变量的动力学;根据泛函微分方程理论和Lyapunov泛函方法,给出了神经网络的指数稳定性判据;此外,为同时联想更多模态,提出了一类环状神经网络联想记忆模型.研究表明,所提模型对噪声输入具有较好的容错性和高记忆容量存储性,改进了相关文献中的结果;采用外部输入而不依赖于初始条件的方法,避免了伪平衡点的产生,可以精确联想存储模式;与已有成果相比,本文可以设计出同时联想两个或叁个自联想模态,这为同时联想多模态提供了一种设计方法.5.设计了一类统一的非光滑多值模式联想记忆神经网络模型.根据泛函微分方程和矩阵分析理论,给出了神经网络保守性小的指数稳定性判据;利用置换矩阵和广义逆的技巧,实现了自联想与异联想模型的统一.研究表明,网络参数的选取依赖于一组不等式而与网络的学习过程无关;保守性低的判据扩大了参数的取值范围;通过引入的可调节非降分段激活函数,确保了多值模式的实现;所提模型具有很高的鲁棒性和容量为(2r)~n的高记忆存储.此外,研究成果还被成功应用到多值字符和图片联想记忆.(本文来源于《南京航空航天大学》期刊2018-05-01）
潘秋瑾[5]（2018）在《分数阶时滞双向联想记忆神经网络的稳定性，同步和周期性》一文中研究指出以研究神经网络与动力学系统交叉结合的一门学科称为神经动力学系统.在现实生活中大部分的系统是极其复杂的,采用分数阶微分模型能更好地描述物理学、工程系统、医疗机械等动态变化过程,所以研究分数阶神经网络系统有很好应用价值和前景.因此本文主要研究了分数阶时滞双向联想神经网络的稳定性,同步和周期性.利用Caputo分数阶导数理论、Mittag-Leffler函数及Razumikhin定理,分析系统的动态演化特征,得到了系统稳定性,同步和周期性的理论判据.主要工作概述如下:运用分数阶微分方程的相关理论、Laplace变换、Leibniz法则,研究了分数阶时滞双向联想记忆神经网络具有平衡点,以及系统全局一致渐近稳定性和同步,并利用数据仿真验证了结果的有效性.设计合适的Lyapunov函数,在线性反馈控制器下,获得了非时滞的分数阶双向联想记忆神经网络的有界性和渐近?-周期性的充分条件,为时滞分数阶神经动力学系统的周期性提供了新思想.(本文来源于《湖北师范大学》期刊2018-05-01）
郭腾腾[6]（2018）在《基于忆阻激活函数的递归神经网络及其联想记忆》一文中研究指出忆阻器是非线性动态纳米级器件,其功耗低、速度快以及易于高密度集成等特点,使得它在硬件电路实现方面具有重要的意义。但是,对于忆阻器在神经网络方面的研究,学者们都是利用忆阻器的类突触特性,实现神经网络的突触,却从未利用忆阻器实现其他硬件电路。因此,本文利用磁控忆阻器的非线性特性实现低功耗、易扩展的忆阻激活函数,提出基于忆阻激活函数的递归神经网络(M-RNN),并将其应用到联想记忆中。然后,将单层M-RNN扩展到多层,进一步提出基于忆阻激活函数的多层递归神经网络(MM-RNN),通过数学分析证明其稳定性,并且利用MM-RNN实现动态图像联想记忆。本文主要研究内容包括以下几项:首先,将磁控忆阻器反相并联,利用其磁通量与电荷之间的非线性特性关系,实现忆阻激活函数。从忆阻突触之外的角度为实现递归神经网络电路大规模集成化提供新的有效途径。其次,不同于以往忆阻递归神经网络的研究,本文将忆阻激活函数应用在传统的递归神经网络上,同时,加入矩阵转移函数?(t),提出M-RNN。依据?(t)与输入图像P的关系,将M-RNN的联想记忆分为静态图像联想记忆和动态图像联想记忆进行仿真分析。通过MATLAB仿真实现M-RNN的二值、叁值静态图像的自联想和异联想记忆。另外,由于加入矩阵转移函数?(t),使得M-RNN也能实现简单的动态图像的联想记忆。最后,将M-RNN扩展到多层,进一步提出MM-RNN。同时,它也增加了分析的复杂性,甚至影响整个网络的稳定性。因此,本文通过数学理论分析证明MMRNN的稳定性。接着,通过图像的联想记忆仿真实验再次验证了MM-RNN的稳定性和有效性。将联想记忆目标图像的背景图像和前景图像分别作为两层网络的外部输入,不仅能实现静态图像的联想记忆,而且能够实现动态图像的联想记忆。仿真结果表明,MM-RNN比M-RNN具有更加强大的信息处理能力。该研究为探索视频图像的联想记忆提供一种新的选择。(本文来源于《西南大学》期刊2018-03-18）
杨金祥[7]（2018）在《具有时滞的双向联想记忆神经网络的稳定性分析》一文中研究指出研究一类具有时滞的变系数双向联想记忆神经网络(BAM)的稳定性问题.由于时滞变系数双向联想记忆神经网络的平衡点不一定存在,分平衡点存在和不存在两种情况进行研究.在BAM神经网络系统存在平衡点时,通过构造Lyapunov函数,结合不等式分析技巧,给出了系统指数稳定的充分条件;在BAM神经网络系统不存在平衡点时,利用数学归纳法给出了系统的吸引域.(本文来源于《西南民族大学学报(自然科学版)》期刊2018年01期）
朱航涛,王丽丹,段书凯,杨婷[8]（2018）在《基于神经元晶体管和忆阻器的Hopfield神经网络及其在联想记忆中的应用》一文中研究指出随着人工智能的高速发展,越来越多的神经元模型相继被提出,现有的神经元电路主要由普通晶体管、运算放大器等高功耗器件构成,存在结构复杂、集成度不高、兼容性差、功耗高、阈值调节难度高的缺点.针对以上不足,首次提出了一种全新的神经元结构,该结构仅由神经元晶体管、忆阻器和普通电阻构成,相比传统神经元电路,不包含复杂的差分运算电路以及电流与电压信号的转换电路,电路结构简单,同时具有良好的电路兼容性,可用于大规模集成.该结构利用神经元晶体管的加权求和特性以及阈值可控功能来模拟神经元信息传导过程,同时利用阈值忆阻器的阈值特性和阻值连续变化能力来设定和更新突触权值,使得该新型神经元结构不仅能实现传统神经元电路功能的同时,还具有能耗低、阈值动态可控、权值可编程的优点,不仅极大地简化了网络结构,还能加强网络性能.其次,还提出了基于这种新型神经元结构的忆阻离散Hopfield神经网络,该忆阻神经网络有助于促进人工神经形态系统的硬件实现,使神经网络系统能耗降低,集成度极大地提高,将这种网络运用在联想记忆和彩色数字图像恢复中,进一步说明了基于全新神经元结构的忆阻离散hopfield神经网络的实用性以及有效性.(本文来源于《西南大学学报(自然科学版)》期刊2018年02期）
鲍刚,陈媛媛,温思雨,赖陟岑[9]（2017）在《忆阻递归神经网络稳定性分析及其在联想记忆中的应用（英文）》一文中研究指出Memristor is a nonlinear resistor with variable resistance.This paper discusses dynamic properties of memristor and recurrent neural network(RNN) with memristors as connection weights.Firstly, it establishes that there exists a threshold voltage for memristor.Secondly, it presents a model for memristive recurrent neural network(MRNN) which has variable and bounded coefficients, and analyzes stability of memristive neural network by some maths tools.Thirdly, it gives a synthesis algorithm for associative memory based on memristive recurrent neural network.At last, three examples verify our results.(本文来源于《自动化学报》期刊2017年12期）
郭腾腾,王丽丹,周梦哲,段书凯[10]（2017）在《一种基于忆阻激活函数的递归神经网络及其联想记忆》一文中研究指出递归神经网络是一种非线性动力系统,被广泛应用在联想记忆.递归神经网络的激活函数是典型的分段线性函数,其硬件实现繁琐.忆阻器是非线性的动态纳米级器件,将其用于神经网络,可以实现低功耗、易扩展的忆阻激活函数电路.本文利用忆阻器磁通量和电荷之间的关系特性,提出了一种基于忆阻激活函数的递归神经网络,并将其应用到联想记忆中.首先,利用忆阻器设计出二值、叁值忆阻激活函数,为递归神经网络集成电路的实现提供了有效的方法.其次,加入矩阵转移函数,提出了一种基于忆阻激活函数的递归神经网络模型.最后,实现了二值、叁值静态图像的自联想记忆和异联想记忆,并且通过仿真实现了字母图像中的字母移动,因而实现动态图像的联想记忆.该研究能简化递归神经网络集成电路,并且为实现记忆视频运动提供新的有效途径.(本文来源于《中国科学:信息科学》期刊2017年09期）
联想记忆神经网络论文开题报告范文
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
该文提出了一种以商品评论为对象的基于语义融合的跨语言情感分类算法。该算法首先从短文本语义表示的角度出发,基于开源工具Word2Vec预先生成词嵌入向量来获得不同语言下的信息表示;其次,根据不同语种之间的词向量的统计关联性提出使用自联想记忆关系来融合提取跨语言文档语义;然后利用卷积神经网络的局部感知性和权值共享理论,融合自联想记忆模型下的复杂语义表达,从而获得不同长度的短语融合特征。深度神经网络将能够学习到任意语种语义的高层特征致密组合,并且输出分类预测。为了验证算法的有效性,将该模型与最新几种模型方法的实验结果进行了对比。实验结果表明,此模型适用于跨语言情感语料正负面情感分类,实验效果明显优于现有的其他算法。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
联想记忆神经网络论文参考文献
[1].龙克柳.忆阻突触联想记忆神经网络的电路构建与仿真[D].江西理工大学.2019
[2].刘娇,崔荣一,赵亚慧.基于自联想记忆与卷积神经网络的跨语言情感分类[J].中文信息学报.2018
[3].孟益民,黄立宏,郭上江.具分布时滞双向联想记忆神经网络周期解的存在性及全局稳定性[J].应用数学学报.2018
[4].沙春林.基于时滞神经网络的最优化问题与联想记忆的研究[D].南京航空航天大学.2018
[5].潘秋瑾.分数阶时滞双向联想记忆神经网络的稳定性，同步和周期性[D].湖北师范大学.2018
[6].郭腾腾.基于忆阻激活函数的递归神经网络及其联想记忆[D].西南大学.2018
[7].杨金祥.具有时滞的双向联想记忆神经网络的稳定性分析[J].西南民族大学学报(自然科学版).2018
[8].朱航涛,王丽丹,段书凯,杨婷.基于神经元晶体管和忆阻器的Hopfield神经网络及其在联想记忆中的应用[J].西南大学学报(自然科学版).2018
[9].鲍刚,陈媛媛,温思雨,赖陟岑.忆阻递归神经网络稳定性分析及其在联想记忆中的应用（英文）[J].自动化学报.2017
[10].郭腾腾,王丽丹,周梦哲,段书凯.一种基于忆阻激活函数的递归神经网络及其联想记忆[J].中国科学:信息科学.2017