Vo carbon nanotube composite memristor-based cellular neural network pattern formation
Autores: Shen, Yiran; Wang, Guangyi
Idioma: Inglés
Editor: MDPI
Año: 2021
Acceso abierto
Artículo científico
2021
Vo carbon nanotube composite memristor-based cellular neural network pattern formation
Categoría
Ingeniería y Tecnología
Subcategoría
Ingeniería Eléctrica y Electrónica
Palabras clave
Red neuronal celular
Memristor de nanotubos de carbono
SPICE
Caos
Patrones
Visión por computadora
Licencia
CC BY-SA – Atribución – Compartir Igual
Consultas: 33
Citaciones: Sin citaciones
Se propone en este documento una red neural celular (CNN) basada en un memristor de nanotubos de carbono VO. El dispositivo se modela primero en SPICE, y luego se analizan las características dinámicas de la celda basadas en el dispositivo. Se señala que solo cuando la celda se encuentra en el borde agudo del caos, la celda puede despertarse con éxito después de formarse la CNN. En este documento, se da el ejemplo de una CNN de 5 x 5, se establecen condiciones iniciales específicas y se observa el patrón formado. Debido a que los patrones generados son afectados por las condiciones iniciales, la fuente de alimentación de la celda se puede preprogramar para obtener patrones específicos, que pueden aplicarse al futuro sistema de procesamiento de información basado en patrones espacio-temporales complejos, especialmente en el campo de la visión por computadora.
Descripción
Se propone en este documento una red neural celular (CNN) basada en un memristor de nanotubos de carbono VO. El dispositivo se modela primero en SPICE, y luego se analizan las características dinámicas de la celda basadas en el dispositivo. Se señala que solo cuando la celda se encuentra en el borde agudo del caos, la celda puede despertarse con éxito después de formarse la CNN. En este documento, se da el ejemplo de una CNN de 5 x 5, se establecen condiciones iniciales específicas y se observa el patrón formado. Debido a que los patrones generados son afectados por las condiciones iniciales, la fuente de alimentación de la celda se puede preprogramar para obtener patrones específicos, que pueden aplicarse al futuro sistema de procesamiento de información basado en patrones espacio-temporales complejos, especialmente en el campo de la visión por computadora.