【半马尔科夫跳变忆阻神经网络的同步采样控制研究】本文主要基于采样控制研究半马尔科夫跳变时滞忆阻神经网络的同步问题。首先，通过微分包含、集值映射以及鲁棒分析方法将具有半马尔科夫跳变的时滞忆阻神经网络转化为带不确定参数的传统半马尔科夫跳变神经网络。其次，基于采样控制器，构造一个包含采样信息更多的Lyapunov泛函，使得采样周期更长，从而获得保守性更低的同步判据。最后，通过实例仿真来验证所得理论结果的有效性。#毕业论文# #论文投稿咨询# #学术论文# #期刊论文# #汉斯出版社# #毕业论文# #论文写作#

文章引用：权沈爱, 熊良林. 半马尔科夫跳变忆阻神经网络的同步采样控制研究[J]. 应用数学进展, 2022, 11(7): 4917-4932. https://t.cn/A6aBcI0p

神经形态计算机系统比传统计算机更快，功耗更低，被一些人认为是计算机的未来。但目前发布的神经形态芯片，无论是从神经元数目及功耗都不及人脑，并且材料不可再生。近日，来自华盛顿州立大学的工程师们展示了一种更有机的方法，他们的一项研究表明，蜂蜜可用于制造忆阻器。蜂蜜忆阻器不仅稳定、可靠，而且功耗低，因材料可降解可再生，因此还可以减少电子垃圾等。相关研究结果已经发表在《物理学杂志D辑:应用物理》 上。

神经形态计算机系统比传统计算机更快，功耗更低，被一些人认为是计算机的未来。但目前发布的神经形态芯片，无论是从神经元数目及功耗都不及人脑，并且材料不可再生。近日，来自华盛顿州立大学的工程师们展示了一种更有机的方法，他们的一项研究表明，蜂蜜可用于制造忆阻器。蜂蜜忆阻器不仅稳定、可靠，而且功耗低，因材料可降解可再生，因此还可以减少电子垃圾等。相关研究结果已经发表在《物理学杂志D辑:应用物理》 上。