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數理學院程尊水、辛友明團隊在國際頂級期刊IEEE TNNLS發表長文
作者:李磊  審核:王明輝 來源:數理學院  編輯:王文豔 點擊:[] 日期:2021年07月20日

近日,數理學院的科研論文Adaptive synchronization for delayed chaotic memristor-based neural networks在IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems (IEEE TNNLS)上作為長文(Regular Paper)發表。青島科技大學數理學院為第一單位,辛友明副教授是第一作者,程尊水教授是第二作者。

1971年,Chua基於電壓、電流、磁通量和電量的對稱性,提出了除電阻、電感和電容之外的第四種基本無源性器件(憶阻器)的概念。該器件的憶阻依賴於通過它的電荷量,因此該器件可以理解為有記憶的電阻,故簡稱為憶阻器。2008年,HP實驗室的Williams團隊宣佈製造出了納米級的憶阻器樣品。在神經網絡電路中,憶阻器具有良好的突觸可塑性。憶阻神經網絡系統在圖像處理、信號處理等領域有着重要應用,併為未來製造高性能、低功耗的大規模集成神經網絡電路提供了可能。該論文在磁通量-電壓-時間域對時滯憶阻神經網絡進行了建模,並採用自適應方法實現了完全同步控制。該工作得到了山東省自然科學基金的支持。

IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems是IEEE神經網絡與學習系統彙刊,其2018年度影響因子為11.683,屬於中科院一區Top期刊,被認為是人工智能、模式識別、圖像處理、計算機視覺等多個領域的國際頂級期刊。

Youming Xin; Zunshui Cheng, "Adaptive synchronization for delayed chaotic memristor-based neural networks" in IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems, doi: DOI:10.1109/TNNLS.2021.3096963.

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