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憶阻神經網路從基礎到應用

作者：丁大為//張紅偉//程鴻|責編:耍利娜
出版社：化學工業
ISBN：9787122501769

出版日期：2026/06/01
裝幀：平裝
頁數：259

人民幣：RMB 99 元售價：元

內容大鋼

本書聚焦憶阻神經網路前沿交叉領域，構建「理論基礎-動力學分析-應用實現-前沿探索」完整體系。內容涵蓋混沌理論與憶阻神經網路基礎、典型神經元模型及混沌特性分析方法，深入探討分數階神經網路求解模擬、多種憶阻神經網路模型動力學特性及ARMFPGA硬體實現，重點簡述基於憶阻神經網路的信息加密（圖像、語音、視頻）核心演算法與系統設計，展望其在人工智慧、神經形態計算等領域的應用前景與挑戰。
本書融合多學科知識，兼具理論深度與實踐指導性，可供電子信息、電腦、人工智慧等領域的高年級本科生及研究生、科研人員及工程技術人員參考使用。

作者介紹

丁大為//張紅偉//程鴻|責編:耍利娜

第一章  緒論
  1.1  混沌理論及其發展
    1.1.1  混沌理論
    1.1.2  混沌研究歷程
  1.2  憶阻神經網路的發展
    1.2.1  憶阻器研究發展
    1.2.2  憶阻神經網路研究發展
  1.3  憶阻神經網路應用研究歷程
    1.3.1  混沌圖像加密研究
    1.3.2  圖像隱藏的研究現狀
  1.4  憶阻神經網路研究方法與主要研究內容
  1.5  本章小結
  參考文獻
第二章  典型人工神經元與憶阻神經網路模型
  2.1  憶阻器
    2.1.1  憶阻器的定義與特性
    2.1.2  憶阻器分析方法
  2.2  人工神經元及神經網路模型
    2.2.1  FitzHugh-Nagumo神經元
    2.2.2  Morris-Lecar神經元
    2.2.3  Hindmarsh-Rose神經元模型
    2.2.4  Rulkov神經元模型
    2.2.5  Hodgkin-Huxley神經元模型
    2.2.6  Hopfield神經網路模型
    2.2.7  Tabu學習神經元模型
  2.3  神經網路的混沌特性分析方法
    2.3.1  相圖分析法
    2.3.2  Poincar?截面法
    2.3.3  Lyapunov特徵指數法
    2.3.40  -1測試法
    2.3.5  分數維分析法
    2.3.6  複雜度測度法
  2.4  本章小結
  參考文獻
第三章  分數階神經網路的分析與模擬
  3.1  分數階神經網路的研究現狀
  3.2  分數階微積分定義及其物理意義
  3.3  分數階神經網路的求解與模擬方法
    3.3.1  分數階神經網路的頻域近似求解方法
    3.3.2  分數階神經網路的時域近似求解方法
    3.3.3  分數階神經網路模擬方法
    3.3.4  模擬方法對比與特點分析
  3.4  本章小結
  參考文獻
第四章  分數階神經網路的動力學分析及其同步應用
  4.1  分數階離散憶阻Rulkov神經元模型的動力學分析
    4.1.1  分數階憶阻Rulkov神經元模型
    4.1.2  分數階憶阻Rulkov神經元模型的動力學分析
    4.1.3  憶阻Rulkov神經元模型的ARM設計與實現
  4.2  分數階異構Rulkov神經元模型的動力學分析

    4.2.1  異構Rulkov神經元模型
    4.2.2  異構Rulkov神經元模型的動力學分析
    4.2.3  異構Rulkov神經元模型的FPGA設計與實現
  4.3  分數階憶阻耦合HR神經元模型的動力學分析
    4.3.1  憶阻耦合HR神經元模型
    4.3.2  憶阻耦合HR神經元模型的動力學分析
    4.3.3  憶阻耦合HR神經元模型的ARM設計與實現
  4.4  分數階憶阻耦合Tabu學習神經元模型的動力學分析
    4.4.1  憶阻耦合Tabu學習神經元模型
    4.4.2  憶阻耦合Tabu學習神經元模型的動力學分析
    4.4.3  憶阻耦合Tabu學習神經元模型的ARM設計與實現
  4.5  分數階憶阻耦合異構神經網路模型的動力學分析
    4.5.1  憶阻耦合異構神經網路模型
    4.5.2  憶阻耦合異構神經網路模型的動力學分析
    4.5.3  憶阻耦合異構神經網路模型的ARM設計與實現
  4.6  分數階憶阻耦合Hopfield神經網路模型的動力學分析
    4.6.1  分數階Hopfield神經網路模型
    4.6.2  分數階Hopfield神經網路模型的動力學分析
    4.6.3  分數階Hopfield神經網路模型的ARM設計與實現
    4.6.4  分數階Hopfield神經網路模型的同步研究
  4.7  分數階憶阻耦合同構神經網路模型的動力學分析
    4.7.1  憶阻耦合同構神經網路模型
    4.7.2  憶阻耦合同構神經網路模型的動力學分析
    4.7.3  憶阻耦合同構神經網路模型的同步研究
  4.8  本章小結
  參考文獻
第五章  基於混沌序列的信息加密技術
  5.1  混沌密碼學
    5.1.1  傳統密碼學
    5.1.2  混沌密碼與傳統密碼的關係
    5.1.3  混沌密碼學原理
  5.2  基於混沌序列的信息加密演算法
    5.2.1  混沌加密演算法的基本要求
    5.2.2  基於混沌序列的數據加密演算法實現
    5.2.3  演算法調試與性能分析
  5.3  基於混沌序列的信息隱藏演算法
    5.3.1  最低有效位演算法及其應用
    5.3.2  小波變換演算法及其應用
    5.3.3  信息嵌入與提取演算法的設計與實現
    5.3.4  數值模擬與性能分析
  5.4  本章小結
  參考文獻
第六章  神經網路的圖像加密演算法原理與設計
  6.1  混沌圖像加密理論基礎
    6.1.1  混沌圖像加密演算法基本原理
    6.1.2  混沌系統的選擇
    6.1.3  圖像加密演算法的性能評估
  6.2  基於DNA和神經網路的圖像加密演算法
    6.2.1  DNA編碼規則
    6.2.2  DNA加密演算法設計

    6.2.3  圖像加解密實驗結果及安全性分析
  6.3  基於神經網路和壓縮感知的圖像加密演算法
    6.3.1  圖像壓縮與加密演算法
    6.3.2  演算法壓縮性能分析
    6.3.3  演算法安全性分析
    6.3.4  演算法實用性分析
  6.4  基於神經網路和循環移位的感興趣區域醫學圖像加密演算法
    6.4.1  醫學圖像加解密演算法設計
    6.4.2  演算法性能分析
    6.4.3  基於Qt的系統實現
  6.5  基於神經網路和位平面的圖像加密與隱藏演算法
    6.5.1  圖像加解密演算法設計
    6.5.2  演算法性能分析
    6.5.3  圖像加密與隱藏系統設計
  6.6  本章小結
  參考文獻
第七章  基於憶阻神經網路的音視頻加密通信技術
  7.1  實時語音加密通信原理
    7.1.1  數字加密通信系統原理
    7.1.2  實時語音加密通信系統
  7.2  實時語音加密演算法
    7.2.1  基於混沌的語音加密演算法設計
    7.2.2  加密實驗與性能分析
  7.3  基於混沌序列的MPEG視頻加密演算法
    7.3.1  混沌加密系統的設計原則
    7.3.2  MPEG視頻數據加密原理與步驟
    7.3.3  加密實驗與效果分析
    7.3.4  視頻加密性能分析
  7.4  基於混沌序列的H.264視頻加密演算法
    7.4.1  H.264視頻數據加密方案
    7.4.2  加密實驗與效果分析
    7.4.3  視頻加密性能分析
  7.5  本章小結
  參考文獻
第八章  憶阻神經網路在前沿領域的探索
  8.1  憶阻神經網路在人工智慧領域的應用
    8.1.1  基於深度學習的近似計算
    8.1.2  基於憶阻神經網路的圖像複原
  8.2  憶阻神經網路在神經形態計算領域的應用
    8.2.1  憶阻神經網路電路
    8.2.2  類腦神經網路
  8.3  憶阻神經網路在物聯網領域的應用
    8.3.1  醫療物聯網的隱私保護
    8.3.2  基於雲存儲的人臉識別
  8.4  未來發展趨勢與挑戰
    8.4.1  未來發展前景
    8.4.2  面臨的挑戰
  8.5  本章小結
  參考文獻
附錄

  附錄A  憶阻神經網路及其應用研究領域的主要學術期刊
  附錄B  憶阻神經網路混沌特性分析MATLAB源程序

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