| 目录 | 第1-5页 |
| 摘要 | 第5-7页 |
| Abstract | 第7-9页 |
| 第一章 引言 | 第9-13页 |
| ·细胞神经网络的发展及应用 | 第9-10页 |
| ·忆阻器的出现及独特优势 | 第10-11页 |
| ·论文研究的意义 | 第11-12页 |
| ·论文结构安排 | 第12-13页 |
| 第二章 细胞神经网络及忆阻器的基本理论 | 第13-27页 |
| ·细胞神经网络的模型实现与分析 | 第13-21页 |
| ·CNN数学模型及实现 | 第13-16页 |
| ·CNN的系统分析 | 第16-19页 |
| ·CNN数字仿真实例 | 第19-21页 |
| ·忆阻器的理论与性质 | 第21-25页 |
| ·忆阻器模型及基本性质 | 第21-22页 |
| ·忆阻器的数值仿真 | 第22-25页 |
| ·小结 | 第25-27页 |
| 第三章 忆阻细胞神经网络 | 第27-33页 |
| ·MCNN设计 | 第27-28页 |
| ·忆阻权值模板 | 第28-29页 |
| ·仿真及其电路分析 | 第29-31页 |
| ·小结 | 第31-33页 |
| 第四章 基于忆阻器的细胞神经网络通用机 | 第33-41页 |
| ·细胞神经网络通用机结构及工作原理 | 第33-36页 |
| ·忆阻局部模拟存储器实现框图 | 第36-38页 |
| ·忆阻LAM电路设计 | 第38-39页 |
| ·小结 | 第39-41页 |
| 第五章 忆阻细胞神经网络在图像处理中的应用 | 第41-47页 |
| ·MCNN用于图像处理的原理 | 第41-42页 |
| ·图像处理仿真实验结果 | 第42-44页 |
| ·边缘检测及去噪 | 第42-43页 |
| ·车牌提取 | 第43-44页 |
| ·小结 | 第44-47页 |
| 第六章 基于CNN混沌电路的伪随机序列发生器(PRBG) | 第47-53页 |
| ·伪随机比特介绍 | 第47-48页 |
| ·CNN混沌电路及其数值仿真 | 第48-49页 |
| ·CNN混沌电路系统 | 第48页 |
| ·数值仿真及分析 | 第48-49页 |
| ·基于CNN混沌电路双卷吸引子的PRBG | 第49-51页 |
| ·产生PRBG的方法 | 第50页 |
| ·测试理论及结果分析 | 第50-51页 |
| ·小结 | 第51-53页 |
| 第七章 总结与展望 | 第53-55页 |
| ·本文的主要工作 | 第53页 |
| ·下一步的工作 | 第53-55页 |
| 参考文献 | 第55-59页 |
| 致谢 | 第59-61页 |
| 攻读硕士学位期间完成的论文 | 第61页 |
| 攻读硕士学位期间参加的科研项目 | 第61页 |