| 摘要 | 第5-7页 |
| ABSTRACT | 第7-8页 |
| 第1章 引言 | 第9-15页 |
| 1.1 忆阻器的研究现状 | 第9-11页 |
| 1.1.1 研究现状 | 第9-10页 |
| 1.1.2 忆阻器特点 | 第10-11页 |
| 1.2 忆阻器的非线性及记忆特性 | 第11-12页 |
| 1.2.1 非线性特性 | 第11页 |
| 1.2.2 记忆及存储特性 | 第11-12页 |
| 1.3 忆阻器的典型应用 | 第12-13页 |
| 1.3.1 非线性特性在混沌系统中的应用研究 | 第12-13页 |
| 1.3.2 记忆特性在神经网络中的的应用研究 | 第13页 |
| 1.4 研究背景和意义 | 第13-14页 |
| 1.5 论文主要工作及结构 | 第14-15页 |
| 第2章 基于忆阻器的混沌信号发生器 | 第15-23页 |
| 2.1 混沌及其特点 | 第15-16页 |
| 2.1.1 混沌的定义 | 第15页 |
| 2.1.2 混沌的特点 | 第15-16页 |
| 2.1.3 混沌的判别方法 | 第16页 |
| 2.2 磁控忆阻器的完整模型 | 第16-18页 |
| 2.3 基于磁控忆阻器的混沌系统 | 第18-20页 |
| 2.4 磁控忆阻混沌系统的电路实现 | 第20-21页 |
| 2.5 小结 | 第21-23页 |
| 第3章 基于忆阻器的涡卷混沌系统建模及仿真 | 第23-41页 |
| 3.1 基于忆阻器的双涡卷混沌系统 | 第23-32页 |
| 3.1.1 双涡卷混沌系统建模 | 第23-27页 |
| 3.1.2 SPICE电路仿真 | 第27-30页 |
| 3.1.3 混沌动力学分析 | 第30-32页 |
| 3.2 基于忆阻器的多涡卷超混沌电路实现及仿真 | 第32-40页 |
| 3.2.1 多涡卷超混沌系统 | 第32-34页 |
| 3.2.2 SPICE电路仿真 | 第34-38页 |
| 3.2.3 混沌动力学分析 | 第38-40页 |
| 3.3 小结 | 第40-41页 |
| 第4章 基于忆阻器的时滞混沌伪随机序列发生器 | 第41-47页 |
| 4.1 伪随机序列发生器 | 第41-42页 |
| 4.1.1 伪随机序列发生器及应用 | 第41页 |
| 4.1.2 混沌随机序列发生器的特点 | 第41-42页 |
| 4.2 基于忆阻器的时滞混沌系统建模及混沌随机序列构造 | 第42-45页 |
| 4.3 混沌随机序列的测试 | 第45-46页 |
| 4.3.1 NIST随机数测试方法介绍 | 第45页 |
| 4.3.2 测试结果分析 | 第45-46页 |
| 4.4 结论 | 第46-47页 |
| 第5章 基于巴普洛夫实验的忆阻器神经网络联想学习及其电路实现 | 第47-59页 |
| 5.1 忆阻细胞神经网络及联想学习 | 第47-49页 |
| 5.1.1 忆阻细胞神经网络的研究现状 | 第47-48页 |
| 5.1.2 联想学习 | 第48-49页 |
| 5.2 巴甫洛夫实验 | 第49-50页 |
| 5.3 基于忆阻器的神经元细胞模型及AIF联想学习规则 | 第50-51页 |
| 5.4 一种忆阻器人工神经网络 | 第51-54页 |
| 5.5 基于巴普洛夫实验的忆阻神经网络联想记忆电路实现 | 第54-58页 |
| 5.6 总结 | 第58-59页 |
| 第6章 总结与展望 | 第59-61页 |
| 6.1 本文的主要工作 | 第59页 |
| 6.2 下一步的工作思路 | 第59-61页 |
| 参考文献 | 第61-65页 |
| 致谢 | 第65-67页 |
| 攻读硕士学位期间已发表的论文 | 第67页 |
| 攻读硕士学位期间参加的科研项目 | 第67页 |
