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基于忆阻器的神经网络研究

摘要第5-6页
ABSTRACT第6-7页
第一章 绪论第11-20页
    1.1 课题研究背景及意义第11-14页
        1.1.1 课题研究背景第11-13页
        1.1.2 课题研究意义第13-14页
    1.2 国内外研究现状及发展趋势第14-18页
        1.2.1 忆阻器第14-15页
        1.2.2 神经网络第15-17页
        1.2.3 忆阻神经网络第17-18页
        1.2.4 数字图像加密与识别第18页
    1.3 主要研究内容及结构安排第18-20页
第二章 忆阻器数学模型及仿真第20-29页
    2.1 忆阻器理论基础第20-22页
        2.1.1 理想忆阻器定义第20-21页
        2.1.2 广义忆阻器定义第21-22页
    2.2 HP忆阻器模型第22-24页
        2.2.1 HP忆阻器简介第22-23页
        2.2.2 忆阻器窗函数第23-24页
    2.3 肖特基模型第24-25页
        2.3.1 肖特基模型概述第24-25页
        2.3.2 遗忘特性模型仿真第25页
    2.4 忆阻器模型SPICE仿真与分析第25-28页
        2.4.1 SPICE简介第25-26页
        2.4.2 SPICE仿真研究现状第26页
        2.4.3 忆阻器模型SPICE仿真实验第26-28页
    2.5 本章小结第28-29页
第三章 神经网络和忆阻突触分析与设计第29-36页
    3.1 人工神经元电路第29-31页
        3.1.1 生物神经元结构模型第29-30页
        3.1.2 人工神经元概念模型第30页
        3.1.3 整合-激发神经元模型第30-31页
    3.2 神经元STDP特性第31-32页
        3.2.1 STDP概述第31页
        3.2.2 STDP特性分析第31-32页
    3.3 忆阻器突触分析设计第32-35页
        3.3.1 忆阻器突触第32-34页
        3.3.2 忆阻器实现STDP规则第34-35页
    3.4 本章小结第35-36页
第四章 忆阻神经突触在图像加密中的应用第36-47页
    4.1 密码学介绍和加密算法对比第36-37页
        4.1.1 密码学介绍第36页
        4.1.2 加密算法介绍第36-37页
    4.2 对称加密算法第37-39页
        4.2.1 DES算法第37-38页
        4.2.2 AES算法第38-39页
    4.3 非对称加密算法第39-40页
        4.3.1 RSA算法第39-40页
    4.4 哈希加密算法第40页
    4.5 忆阻神经突触网络实现图片加密第40-42页
        4.5.1 忆阻神经网络权值调整算法第41-42页
        4.5.2 加解密实验测试第42页
    4.6 安全性分析第42-46页
        4.6.1 直方图分析第42-44页
        4.6.2 相关性分析第44-45页
        4.6.3 图像信息熵分析第45页
        4.6.4 差分密码分析第45-46页
        4.6.5 密钥敏感性分析第46页
    4.7 本章小节第46-47页
第五章 忆阻神经网络在图像识别中的应用与仿真第47-54页
    5.1 神经网络图像处理方式第47-48页
        5.1.1 基于特征值的图像识别算法第47页
        5.1.2 基于像素的图像识别算法第47-48页
    5.2 忆阻神经网络模型及实现第48-49页
        5.2.1 输入转化层第48页
        5.2.2 忆阻阵列学习识别层第48-49页
        5.2.3 决策输出层第49页
    5.3 图像识别实验结果分析第49-52页
        5.3.1 图像识别实验第50-52页
        5.3.2 对比传统神经网络第52页
    5.4 本章小结第52-54页
第六章 结束语第54-57页
    6.1 工作总结第54-55页
    6.2 研究展望第55-57页
致谢第57-58页
参考文献第58-63页
附录第63页

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