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忆阻器及其交叉阵列在数据存取和图像识别中的应用研究 |
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| 中文摘要 | 第3-5页 | | 英文摘要 | 第5-6页 | | 1 绪论 | 第10-20页 | | 1.1 研究背景与意义 | 第10-12页 | | 1.2 忆阻器相关理论和技术的研究现状 | 第12-18页 | | 1.2.1 忆阻器模型 | 第12-16页 | | 1.2.2 忆阻器应用 | 第16-18页 | | 1.3 研究内容与论文结构安排 | 第18-20页 | | 2 经典忆阻器模型的工作原理研究 | 第20-30页 | | 2.1 忆阻器理论模型 | 第20-22页 | | 2.2 惠普忆阻器模型及特性分析 | 第22-29页 | | 2.3 本章小结 | 第29-30页 | | 3 多种扩展忆阻器模型研究与仿真 | 第30-46页 | | 3.1 惠普忆阻器扩展模型 | 第30-35页 | | 3.2 双扩展忆阻器模型 | 第35-38页 | | 3.3 自旋电子忆阻器模型 | 第38-44页 | | 3.4 本章小结 | 第44-46页 | | 4 忆阻交叉阵列结构研究与仿真分析 | 第46-82页 | | 4.1 交叉阵列结构 | 第46-47页 | | 4.2 简单忆阻交叉阵列结构的信息读写 | 第47-56页 | | 4.2.1 忆阻二值化界定 | 第47-48页 | | 4.2.2 写操作 | 第48-49页 | | 4.2.3 读操作 | 第49-51页 | | 4.2.4 忆阻器记忆电路 | 第51-52页 | | 4.2.5 偏移忆阻状态的复原 | 第52-53页 | | 4.2.6 仿真验证及分析 | 第53-56页 | | 4.3 复杂忆阻交叉阵列结构的信息读写 | 第56-80页 | | 4.3.1 基本电路结构 | 第56-57页 | | 4.3.2 读写操作策略 | 第57-59页 | | 4.3.3 设备参数的选择 | 第59页 | | 4.3.4 干扰消除策略 | 第59页 | | 4.3.5 系统忆阻器分类及特性 | 第59-62页 | | 4.3.6 忆阻信息存储阵列系统 | 第62-69页 | | 4.3.7 平衡记忆模式 | 第69-70页 | | 4.3.8 仿真验证及分析 | 第70-80页 | | 4.4 本章小结 | 第80-82页 | | 5 忆阻神经网络在图像识别中的应用仿真及对比 | 第82-104页 | | 5.1 忆阻神经网络 | 第82-84页 | | 5.1.1 神经元结构 | 第82-83页 | | 5.1.2 忆阻神经元结构 | 第83-84页 | | 5.2 图像处理 | 第84-96页 | | 5.2.1 神经网络结构 | 第84-85页 | | 5.2.2 输入层神经元 | 第85页 | | 5.2.3 记忆层神经元 | 第85-86页 | | 5.2.4 影响层神经元 | 第86-87页 | | 5.2.5 决策层神经元 | 第87-88页 | | 5.2.6 实现原理 | 第88-90页 | | 5.2.7 记忆层神经元训练模式仿真 | 第90-96页 | | 5.3 二值图像学习 | 第96-102页 | | 5.3.1 回忆模式下读取训练结果 | 第96-97页 | | 5.3.2 回忆模式下训练的学习效果 | 第97-98页 | | 5.3.3 影响因子 | 第98-101页 | | 5.3.4 对比Hopfield神经网络 | 第101-102页 | | 5.4 问题讨论 | 第102-103页 | | 5.5 本章小结 | 第103-104页 | | 6 总结和展望 | 第104-106页 | | 致谢 | 第106-108页 | | 参考文献 | 第108-120页 | | 附录 | 第120页 | | A. 作者在攻读博士学位期间发表及完成的论文目录 | 第120页 | | B. 攻读博士学位期间参加的科研项目目录 | 第120页 | | C. 参加的学术会议 | 第120页 |
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论文编号BS2682593，这篇论文共120页
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