| 摘要 | 第4-5页 |
| abstract | 第5-6页 |
| 第一章 绪论 | 第9-17页 |
| 1.1 研究背景 | 第9-10页 |
| 1.2 忆阻器的发展与应用 | 第10-12页 |
| 1.2.1 忆阻器的研究背景 | 第10-11页 |
| 1.2.2 忆阻器国内外研究现状 | 第11-12页 |
| 1.3 人工神经网络 | 第12-13页 |
| 1.4 论文的研究思路与内容安排 | 第13-17页 |
| 第二章 忆阻器及其Simulink模型构建 | 第17-29页 |
| 2.1 忆阻器基本概念 | 第17-21页 |
| 2.1.1 忆阻器数学模型及其特性分析 | 第17-20页 |
| 2.1.2 非线性漂移模型 | 第20-21页 |
| 2.2 忆阻器的Simulink模型仿真及分析 | 第21-27页 |
| 2.2.1 忆阻器Simulink模型构建 | 第21-23页 |
| 2.2.2 不同输入对忆阻器模型的影响 | 第23-27页 |
| 2.3 本章小结 | 第27-29页 |
| 第三章 神经元模型选取与模型构建 | 第29-37页 |
| 3.1 神经元数学模型 | 第29-32页 |
| 3.2 Izhikevich神经元的模型构建 | 第32-36页 |
| 3.2.1 Izhikevich神经元的分析 | 第32-33页 |
| 3.2.2 Izhikevich神经元Simulink模型构建 | 第33-36页 |
| 3.3 本章小结 | 第36-37页 |
| 第四章 数字模型构建 | 第37-49页 |
| 4.1 DSP Builder工具介绍 | 第37-38页 |
| 4.2 忆阻器数字模型构建 | 第38-41页 |
| 4.2.1 忆阻器数学模型离散化处理 | 第38页 |
| 4.2.2 忆阻器数字模型构建 | 第38-41页 |
| 4.3 Izhikevich神经元数字模型构建 | 第41-48页 |
| 4.3.1 Izhikevich神经元离散化处理 | 第41-42页 |
| 4.3.2 Izhikevich数学模型构建 | 第42-48页 |
| 4.4 本章小结 | 第48-49页 |
| 第五章 脉冲神经网络构建 | 第49-57页 |
| 5.1 脉冲神经网络Simulink模型构建 | 第49-53页 |
| 5.1.1 脉冲神经网络拓扑结构 | 第49-50页 |
| 5.1.2 脉冲神经网络模型 | 第50-53页 |
| 5.2 脉冲神经网络数字模型构建 | 第53-55页 |
| 5.3 本章小结 | 第55-57页 |
| 第六章 论文工作总结与展望 | 第57-59页 |
| 6.1 论文工作总结 | 第57-58页 |
| 6.2 工作展望 | 第58-59页 |
| 参考文献 | 第59-63页 |
| 攻读学位期间所取得的相关科研成果 | 第63-65页 |
| 致谢 | 第65页 |