Memristor-based circuit implementation of pulse-coupled neural network with dynamical threshold generators
Memristor-based circuit implementation of pulse-coupled neural network with dynamical threshold generators
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基于忆阻器的电路实现具有动态阈值发生器的脉冲耦合神经网络
DOI：
10.1016/j.neucom.2018.01.024
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发表时间：
2018-04
期刊：
影响因子：
6
通讯作者：
Tingwen Huang
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Xudong Xie;Shiping Wen;Zhigang Zeng;Tingwen Huang
脉冲耦合神经网络（PCNN）的灵感来自猫的视觉皮层。它在数字图像处理领域中比传统的算法有上级的优越性。同时，忆阻器被认为是实现脑智能硬件的重要电路元件。为了实现基于忆阻器的脉冲耦合神经网络电路，采用指数忆阻器模型，设计了一个阈值发生器，在输入激励下动态更新忆阻。此外，非简化脉冲耦合神经网络的整个电路都是通过忆阻器实现的。最后通过仿真验证了该电路的图像处理功能。
Pulse-coupled neural network (PCNN) is inspired from the visual cortex of cats. It is superior to the traditional algorithm in the field of digital image processing. Meanwhile, memristor is considered as an important circuit element to implement brain intelligence hardware. In order to realize the memristor-based circuit of PCNN, a threshold generator is designed to dynamically update the memristance under input excitation with the exponential memristor model. Furthermore, the whole circuit of non-simplified pulse-coupled neural network is realized via memristor. Finally, the image processing function is demonstrated by the proposed circuit via simulation.
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影响因子：
6
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通讯作者：
M. Schäfer;Tim Schönauer;C. Wolff;G. Hartmann;H. Klar;U. Rückert
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发表时间：
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期刊：
--
影响因子：
--
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通讯作者：
John L. Johnson;Jaime R. Taylor;Matthew S. Anderson