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主题

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8 篇 机器学习
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7 篇 垂直腔面发射激光...
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6 篇 混沌系统
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作者

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基于光注入的延迟型储备池运算性能提升研究

基于光注入的延迟型储备池运算性能提升研究

引用

作者：李紫玥西南交通大学

学位级别：硕士

近年来,人工智能技术发展十分迅速,例如神经网络算法及其应用。但是算法的高效硬件实现面临很多挑战,且电神经网络带来了高损耗和大延迟。光学储备池计算在一定程度上能解决这些问题:它利用光器件的非线性特性实现神经网络中的隐藏层功... 详细信息

近年来,人工智能技术发展十分迅速,例如神经网络算法及其应用。但是算法的高效硬件实现面临很多挑战,且电神经网络带来了高损耗和大延迟。光学储备池计算在一定程度上能解决这些问题:它利用光器件的非线性特性实现神经网络中的隐藏层功能,从而训练部分只需存在于输出层。其中延迟型储备池计算相比于回声状态网络的储备池计算进一步简化了结构,只需要一个非线性节点和延迟环路就可以完成多项测试任务(如语音/手写数字识别、非线性信道均衡、光分组头识别、时间序列预测等)。因此,本文采用半导体激光器作为非线性节点构成的延迟型储备池,并对其开展性能提升研究。本文从光注入和光反馈特性出发,分析了以半导体激光器为非线性节点的全光储备池模型。在此基础上,以之对混沌时间序列进行预测:合理设置注入激光器的负失谐频率和注入系数,实现输出的注入锁定态,更好地预测时间序列。在延迟时间较长时,传统储备池计算的时间序列预测结果归一化均方误差(NMSE)可以达到0.0028;但在延迟时间较短时性能有所下降,因而在高数据处理速率下传统储备池无法保持良好的预测性能。进而,本文聚焦数据处理速率和神经训练方式两个方面研究储备池计算提升性能。通常延迟储备池的数据处理速率受限于激光器的瞬时响应时间。基于此,提出在传统储备池层增加光注入改善储备池结构。使用光注入可以减小储备池的瞬时响应时间从而增大数据处理速率。光注入设置一定的失谐频率范围和足够大的注入强度可以使得优化型储备池在时间序列预测时保持良好的预测效果。且优化型储备池计算可以在较高数据处理速率时得到稳定且较小的NMSE。当NMSE同为0.006时,优化型储备池的数据处理速率比传统储备池提升了近10倍,最大可达到5 GSample/s。针对神经网络训练方式,输入层数据连续化采用平行插值且“一对一”预测时会急剧恶化传统储备池性能。因此,提出将“一对一”改进为“多对一”的输入输出映射方式。使传统储备池在数据连续化的过程中采用平行插值时,保持系统预测时间序列的性能不变,增强储备池的鲁棒性。当输入数据个数为4时,储备池性能最好。同时,“多对一”方式可以在保持时间序列预测性能不变的基础上减少训练的数据量而节省运行时间和空间。

关键词：储备池计算半导体激光器光注入时间序列预测数据处理速率神经网络训练

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基于GdNiO3的忆阻器特性与仿生应用研究

基于GdNiO3的忆阻器特性与仿生应用研究

引用

作者：白冰河北大学

学位级别：硕士

面对传统冯·诺依曼架构中内存和计算单元物理分离而造成的计算效率限制等问题,忆阻器作为一种新型半导体存储器,因其结构简单、低功耗、高存储密度及可应用于数字信息存储和模拟类脑仿生领域等优势,已成为突破传统架构瓶颈和实现... 详细信息

面对传统冯·诺依曼架构中内存和计算单元物理分离而造成的计算效率限制等问题,忆阻器作为一种新型半导体存储器,因其结构简单、低功耗、高存储密度及可应用于数字信息存储和模拟类脑仿生领域等优势,已成为突破传统架构瓶颈和实现神经形态计算的最有前途候选器件之一。然而目前忆阻器研究仍处于初期阶段,在阻变材料、阻变机理、数字模拟特性、器件可靠性、多领域应用等方面仍需要进一步探索和研究。因此,寻找新型阻变材料,开发具有高稳定器件性能和多种仿生计算应用方向（如:神经突触仿生,痛觉感受器仿生和储备池计算等）的忆阻器是当下研究的重点。钙钛矿型镍酸盐材料由于其独特可调的电子结构及丰富的物理性质,在光电器件、传感器、燃料电池等多领域的研究一直备受瞩目,近来在电子器件领域研究中发现的高阻变效应和易于调控的电学性质更揭示了其在新型存储领域的研究潜力和价值。因此本文以镍酸盐材料镍酸钆（Gd Ni O3,GNO）为研究对象,构建了两种不同结构的GNO基忆阻器,并分别探究了其电学特性、阻变机理及脉冲调控特性,探索了其在神经突触仿生、储备池计算和痛觉感受器仿生等方向的应用。论文主要研究内容如下:一、基于Gd Ni O3的模拟型忆阻器研究。为实现具有高结晶质量的稳定性能器件,使用较高晶格匹配度材料La0.67Sr0.33Mn O3（LSMO）作为器件底电极,制备了结构为W/GNO/LSMO/Sr Ti O3的忆阻器。首先,该项工作通过原子力显微镜（Atomic Force Microscopy,AFM）、X射线衍射（X-ray Diffraction,XRD）以及扫描透射电子显微镜（Scanning Transmission Electron Microscopy,STEM）表征器件的微观结构和薄膜结晶度,证实器件薄膜具有较好的表面平整度和高质量结晶。其次,在器件电学测试中得到具有高达10～4开关比、可靠开关耐久性和低器件可变性的稳定双极性阻变行为。并且在连续的正负向电压扫描中展现出连续可调节的电导变化,证明该器件属于模拟型忆阻器。同时结合X射线光电子能谱（X-ray Photoelectron Spectroscopy,XPS）和导电机制拟合对器件阻变机理进行分析,将器件阻变行为归因于氧空位迁移引起的界面效应。此外,通过电脉冲调控实现双向电导调节并成功模拟了双脉冲易化（Paired Pulse Facilitation,PPF）、尖峰时序依赖可塑性（Spike-Timing Dependent Plasticity,STDP）和兴奋性突触后电流（Excitatory Post-Synaptic Current,EPSC）等多种神经突触功能,实现了该器件在突触仿生中的应用。最后,借助器件的短期记忆特性和稳定脉冲调控作用将应用扩展到储备池计算领域,构建了基于该忆阻器的储备池计算系统,并实现了高精度的四种神经放电模式识别（准确率达到99.7%）与转换。该工作促进了GNO基忆阻器在新型存储器领域的研究以及在神经形态计算和储备池计算方面的应用。二、基于Gd Ni O3的数字型忆阻器研究。为实现能够与硅基半导体工艺兼容的多功能GNO基忆阻器,使用高导n型Si（n-Si）作为器件底电极,构建了W/GNO/n-Si结构的忆阻器。首先,通过XRD和透射电子显微镜（Transmission Electron Microscope,TEM）对器件微观结构进行表征,结果显示器件的GNO薄膜为非晶态,且相比结晶状态下具有大量氧空位缺陷。在电学测试方面,器件经过Forming过程后表现出数字型忆阻器特征,即仅存在高阻和低阻两种电阻状态。同时展现出稳定的阈值开关行为,高达10～4开关比和100℃高温开关稳定性。其次,通过调节限制电流实现了双极性电阻开关行为和单极性阈值开关行为的转换。根据以上测试数据结合XPS分析,将器件阻变行为归因于氧空位所形成的导电细丝,并绘制了该阻变机理模型。最后,研究该器件在人工痛觉感受器方面的应用。通过调节脉冲参数,成功模拟四种标志性的痛觉感受器功能:阈值触发、不适应、放松和敏化行为,实现了生物痛觉感受器功能的模拟。综上,该项工作提供了一种具有高温开关稳定性的数字型忆阻器和人工痛觉感受器的新选择,展示了GNO基忆阻器在新型存储计算领域和仿生应用领域的研究潜力和价值。

关键词：忆阻器镍酸盐材料神经突触仿生储备池计算痛觉感受器

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基于自动储备池结构的集成预测器对高维动力系统的预测分析

基于自动储备池结构的集成预测器对高维动力系统的预测分析

引用

作者：杨娜山东大学

学位级别：硕士

相比于前馈神经网络,储备池网络可根据输入数据自行演化且计算简便,更适合处理高维时变信息,因此本文将储备池网络与自动储备池(ARNN)相结合,针对短期时间序列的预测问题,提出了一种新的高维动力系统集成预测器(简称集成预测器).集成预... 详细信息

相比于前馈神经网络,储备池网络可根据输入数据自行演化且计算简便,更适合处理高维时变信息,因此本文将储备池网络与自动储备池(ARNN)相结合,针对短期时间序列的预测问题,提出了一种新的高维动力系统集成预测器(简称集成预测器).集成预测器将ARNN结构中的前馈神经网络替换为储备池网络,结合时空信息变换方程组对系统状态进行预测.在预测过程中,为了保障预测的稳定性和准确性,集成预测器将进行10000次内部预测,并根据预测值的分布决定最终预测输出,因此称之为集成预测器.本文给出了全面的集成预测器设置指南,并详细说明了集成预测器对时间序列的预测流程.首先,随机生成符合超参数设置的储备池网络,为接下来的预测流程做好准备.其次,将已知时间序列按照时间顺序依次输入储备池网络,根据储备池网络的演变规律,得到储备池网络各个时刻的输出向量.然后,将储备池网络的输出向量视作已知信息,代入时空信息变换方程组,通过类似于“编码再解码”的形式对其求解得到单次预测值.最后,将前面的三个步骤重复N次,根据预测值的分布来确定集成预测器的最终预测输出.为验证集成预测器对短期高维时间序列的预测有效性,本文将集成预测器应用于高维Lorenz 96系统和两个真实的数据集,结果表明预测值与真实值的皮尔逊相关系数都高于0.85,且对应的p值远远小于0.01,这说明集成预测器具有良好的预测能力.不仅如此,针对短期预测和长期预测情形,集成预测器在不同数据集上的预测表现也都优于其他常见的时间序列预测方法.最后,本文以40维Lorenz 96系统为例,详细展示了集成预测器的整个预测过程,并从多个角度验证了集成预测器的预测鲁棒性.首先,对于不同复杂程度的系统,集成预测器的预测结果始终能与真实数据基本吻合.其次,在模拟数据中人为地增加白噪音干扰,集成预测器仍能表现良好.此外,对集成预测器设置不同的内部预测次数N,其预测值分布能集中在一个较小区间内.接着,在不同的超参数设置下,集成预测器对目标变量的预测输出相差不大.最后,对于一定范围内的预测步长L,在最佳训练长度m的设置下,集成预测器的预测准确率均可超过60%.

关键词：时空信息转换方程组储备池计算高维时间序列集成预测器多步预测

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基于忆阻器的感存算一体化智能感知系统

基于忆阻器的感存算一体化智能感知系统

引用

作者：王童华中科技大学

学位级别：硕士

随着物联网的发展,越来越多的传感器被应用到生活的方方面面,而这些传感器会产生巨大的、未经处理的原始数据。但由于传感器与信号处理系统的分离,传感器产生的原始数据都需要先转换为数字信号,再传递至本地或者云端的信号处理系统。此... 详细信息

随着物联网的发展,越来越多的传感器被应用到生活的方方面面,而这些传感器会产生巨大的、未经处理的原始数据。但由于传感器与信号处理系统的分离,传感器产生的原始数据都需要先转换为数字信号,再传递至本地或者云端的信号处理系统。此外,目前的信号处理系统都采用了存储与运算分离的冯·诺依曼架构。这样的感知、存储与运算分离的架构会带来额外的功耗,较长的响应时间,大量的数据存取,以及数据安全等问题。生物感官系统把感知、存储以及运算三个功能集成于一体从而可以高效并且实时地采集和处理外界信息。因此,通过模拟生物感觉器官,构建感存算一体化的仿生系统有望解决当前人工感知系统和计算系统所面临的问题。忆阻器可以模拟生物突触和神经元的功能,具备存算一体的特点,可以用来设计感存算一体化系统。本论文基于不同性能的忆阻器设计了多种感存算一体化的智能感知系统,并分别应用于人工嗅觉及人工视觉领域,主要研究内容如下: （1）基于忆阻器设计了感存算一体化的人工嗅觉系统,并成功地对10种不同浓度的4种气体进行了分类。首先基于W/WO3/PEDOT:PSS/Pt忆阻器设计了储备池计算（Reservoir computing）系统,成功提取出气体传感器阵列输出信号的时空特征;通过对提取到的特征进行分析,设计了3种简化特征的方法用来减少器件使用数量、降低系统的功耗及延时;基于Pt/W/WO3/Pt忆阻突触设计了人工神经网络对储备池计算系统提取到的时空特征进行识别,获得了95%的识别精度;最后给出了整个系统的硬件架构设计。（2）基于忆阻器设计了一种仿生生物嗅觉系统。基于Pt/Ag/TaOx/Pt忆阻器的易失性,设计了漏电整合发放（Leaky integrate-and-fire,LIF）神经元,其可以将模拟信号转变为频率信号;然后将LIF神经元与传感器阵列相连以获得感觉神经元;随后,采用感觉神经元、非易失性忆阻器（Pt/Ta/TaOx/Pt）阵列与中继神经元（LIF神经元）组成脉冲神经网络,并利用一种有监督的SRDP（Spiking-rate dependent plasticity）学习法则成功地训练了该脉冲神经网络,识别出所有测试集的气体样本。该仿生生物嗅觉系统工作在模拟域,避免了信号的数模转换,为感存算一体化智能感知系统提供了解决方案。（3）设计了基于忆阻器的深度脉冲神经网络（Deep spiking neural network,DSNN）。首先设计了基于Pt/NbOx/TiN忆阻器SRM（Spike-response model）神经元,其具备神经元的LIF功能与阈值调节功能;提出了基于SRM神经元的无监督SRDP学习法则及硬件架构;分别成功训练了DSNN的卷积层及全连接层;通过图像重构的方法证明了训练后的卷积层可以从输入图片中提取特征;此外还发现DSNN对忆阻突触的非理想性（更新非线性、循环稳定性等）有较高的容忍能力。将DSNN与视觉传感器相连,可以对图像或视频信号进行实时处理,为实现仿生视觉系统提供了新的方法。

关键词：忆阻器类脑运算近传感运算脉冲神经网络储备池计算

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基于混沌的保密通信和波形识别的应用研究

基于混沌的保密通信和波形识别的应用研究

引用

作者：岳荷荷大连理工大学

学位级别：硕士

当今信息时代,信息传输安全和大数据信息处理能力是人们关注的两大问题。激光混沌能对信息在物理层实现加密,实现简单、实时性好；基于混沌激光储备池的计算,具有高带宽、处理能力强等优点,因此,本论文针对混沌激光保密双向通信和基于... 详细信息

当今信息时代,信息传输安全和大数据信息处理能力是人们关注的两大问题。激光混沌能对信息在物理层实现加密,实现简单、实时性好；基于混沌激光储备池的计算,具有高带宽、处理能力强等优点,因此,本论文针对混沌激光保密双向通信和基于混沌的波形识别进行了研究,论文主要完成如下工作。(1)设计了混沌激光保密双向通信系统,利用混沌发射机和混沌接收机的数学模型以及光纤信道的模型,选取参数,仿真实现了双向混沌激光保密通信,正、反向传输的信息速率均为1.25 Gb/s,传输距离10km,正反向恢复信息的Q因子分别为2.2和2.1。建立了混沌激光保密双向通信实验系统,基于三只参数相近的激光器和单一光纤信道实验实现了双向混沌激光保密通信；当两方向信息的传输速率均为1.25 Gb/s时,保密通信传输距离达25 km,正、反向恢复信息的Q因子分别为2.1和2.0,具有较好的保密通信质量。(2)研究了Mackey-Glass非线性方程在其内部参数p和η取不同值时的工作状态, 仿真了非线性系统在不同工作状态下波形识别的效果,根据波形识别的结果选定了Mackey-Glass非线性方程的参数。将储备池中虚拟节点个数由50个增加到100个,对正弦波和方波的识别进行了仿真研究,得到NRMSE值为0.22。在完成了正弦波和方波的识别后,对不同相位的正弦波和不同频率的正弦波进行了仿真识别,所得的NRMSE值分别为0.18和0.15。(3)研究了光电振荡非线性方程在其内部参数取不同值时的工作状态,仿真了非线性方程的反馈系数分别为1和4时波形识别的结果,得出了当系统在周期振荡状态下加入待识别数据时所得的识别结果会很好的结论。将储备池中虚拟节点个数由50个增加到100个对正弦波和方波的识别进行了仿真研究,所得的NRMSE值为0.15。在完成了正弦波和方波的识别后,对不同相位的正弦波和不同频率的正弦波进行了仿真识别,所得的NRMSE值分别为0.13和0.14。

关键词：混沌双向保密通信储备池计算波形识别

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铪基铁电存储单元的人工神经网络优化及应用研究

铪基铁电存储单元的人工神经网络优化及应用研究

引用

作者：唐鸣丰山东大学

学位级别：硕士

在第四次信息革命背景下,海量数据的高效存储、传输和处理成为当前电子信息领域重大的挑战之一。存算一体技术依靠人工神经网络和新型非易失性存储器的发展,减少了存储器和处理器之间的数据传输频率,消除了存储器与处理器之间的性能不... 详细信息

在第四次信息革命背景下,海量数据的高效存储、传输和处理成为当前电子信息领域重大的挑战之一。存算一体技术依靠人工神经网络和新型非易失性存储器的发展,减少了存储器和处理器之间的数据传输频率,消除了存储器与处理器之间的性能不匹配问题,有望打破传统冯诺依曼架构所造成的瓶颈。本文主要围绕Hf0.5Zr0.5O2(HZO)基铁电存储器单元构建硬件人工神经网络,并对铁电单元神经网络进行设计优化与应用验证研究。在器件层面,介绍铁电电容器件的制备工艺,通过脉冲方案设计和高精度电学测试,实现具有生物神经突触性质的仿生功能;在构架层面,提出一种交叉阵列的优化设计方法,以补偿互连电阻效应造成的等效电阻扰动;在网络方面,设计一种全铁电晶体管(Ferroelectric Field Effect Transistor,FeFET)储备池计算网络,完成对目标图像的分类和时序信号的预测。第一部分主要研究铪基铁电存储器单元的制备表征,提出一种交叉阵列结构的优化设计方法。使用磁控溅射、原子层沉积和快速热退火等工艺,制备TiN/HZO/TiN结构的铁电电容器件阵列;通过对剩余极化状态的逐步精准调控,实现具有生物神经突触性质的仿生功能。在交叉阵列中,存储单元受到互连电阻效应影响,产生的等效电阻扰动,限制了阵列规模的进一步提升。本文提出一种交叉阵列结构的优化设计方法,通过附加电路替代基尔霍夫方程组求解过程,补偿互连电阻效应造成的电阻扰动,从而提高人工神经网络的识别准确率。第二部分主要设计一种全FeFET储备池计算网络,其包含掩模层、储备池层和读出层三部分。一方面,依据FeFET界面缺陷所造成电荷捕获现象的非线性延时反馈,实现具有短期记忆效果的虚拟节点,有利于减少掩模层和储备池层中所需要的器件数量;另一方面,依据铁电材料极化状态的非易失性存储,实现有长期记忆特性的权重迭代过程,有利于读出层中训练权重的长期保持。进一步的,通过对全FeFET储备池计算网络操作时间、连接方式、脉冲波形等方面的协同设计,提升储备池神经网络性能,对发展高紧凑、快速度、全铁电器件的人工神经网络具有重要意义。第三部分主要展示了全FeFET储备池计算网络的识别预测功能。通过对多种数据集中图像的分类识别任务,评估全FeFET储备池计算的网络性能,展示出其在高紧凑度、高速率(44个器件、100 ns的操作速度)时的优势;通过对时序信号的处理,证实全FeFET储备池计算网络对随机信号的预测分析功能;通过对随机电报噪声(Random Telegraph Noise,RTN)的预测延伸,提供一种加速其时间参数提取的方法。本文深入研究了铪基铁电存储单元人工神经网络的设计优化和验证应用。通过铪铁电器件制备工艺探索,制备具有良好铁电特性的存储单元;通过波形设计和高精度电学,实现具有生物神经突触的仿生功能。提出一种交叉阵列的优化设计方法,补偿了互连电阻效应造成的等效电阻扰动;构建一种全FeFET储备池计算网络,实现对目标图像的分类和时序信号的预测。本文研究内容与成果对铪基铁电存储单元,发展高能效、快速度、高紧凑的人工神经网络应用具有重要意义。

关键词：存算一体铁电器件交叉阵列储备池计算

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基于光电储备池的光混沌系统延时参数估计方法研究

基于光电储备池的光混沌系统延时参数估计方法研究

引用

作者：宫慧源武汉邮电科学研究院

学位级别：硕士

随着光纤通信技术的发展,光通信系统的保密性能也备受关注。混沌通信抗干扰能力强、安全性高,目前是广泛应用于保密通信领域的物理层加密方法。当混沌通信系统发射端和接收端的参数匹配时,通过混沌同步可以实现混沌通信。时间延时特征... 详细信息

随着光纤通信技术的发展,光通信系统的保密性能也备受关注。混沌通信抗干扰能力强、安全性高,目前是广泛应用于保密通信领域的物理层加密方法。当混沌通信系统发射端和接收端的参数匹配时,通过混沌同步可以实现混沌通信。时间延时特征在混沌通信系统中极为重要,甚至可用于重构混沌系统。目前时间延时特征(TDS)参数一般采用数理统计方法进行估计,但随着混沌系统中非线性的增加,方法的有效性将明显下降,且所需获取的数据量比较大。基于机器学习的TDS估计方法在识别精度上有所提升,但需要预先获取混沌系统的部分先验知识,且算法结构复杂、计算时间比较长。为了提高TDS参数估计方法的有效性和估计效率,应对更复杂的应用环境,本文提出并验证了基于储备池的延时特征估计方法,论文主要研究成果如下:(1)本文提出一种基于储备池的二维图像延时特征估计方法,通过延时重构的方法将光混沌系统时间序列中的TDS转化到二维图像样本中,利用储备池网络在计算效率方面的优势对图像样本进行分类识别,通过遍历的方式成功在光电混沌系统中估计出TDS参数。在正常实验环境下,图像样本的识别率为100%;对于非线性极高的系统,仍然可以达到92.2%。实验结果充分验证了该方法估计TDS参数的有效性。(2)本文提出一种基于储备池的无模型延时特征估计方法,直接从光混沌系统时间序列中识别TDS参数,采用储备池网络在序列和其延时序列之间建立模型,以均方误差作为评判指标探讨延时与TDS参数之间的关系,从而成功估计出光电混沌系统的TDS参数,实验结果表明该方法所需数据量比传统方法少。除此之外,本文从反馈系数、信号输入增益、延时以及储备池节点数等四个储备池内部参数进行实验,研究储备池参数对TDS估计准确度的影响。

关键词：时间延迟特征混沌系统储备池计算估计方法

来源：评论

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基于VCSELs混沌同步系统的高速密钥分发理论及关键技术研究

基于VCSELs混沌同步系统的高速密钥分发理论及关键技术研究

引用

作者：张浩西安电子科技大学

学位级别：硕士

随着科学技术的快速发展,人们对通信安全和数据处理效率的要求越来越高。光学技术已经在数据传输方面远远超越了电子技术,同时基于光学的其他应用也在蓬勃发展。基于延时的半导体激光器系统能够产生丰富的动力学特性,可以用于混沌通信... 详细信息

随着科学技术的快速发展,人们对通信安全和数据处理效率的要求越来越高。光学技术已经在数据传输方面远远超越了电子技术,同时基于光学的其他应用也在蓬勃发展。基于延时的半导体激光器系统能够产生丰富的动力学特性,可以用于混沌通信、密钥分发以及储备池计算。在本论文中,我们对以下三个方面进行了研究:1、本文提出平均排列熵（MPE）作为多时延激光混沌系统的复杂性评价指标,设计了一种基于互耦合VCSELs的多时延环形网络,用于产生复杂性增强的多路激光混沌并行输出,并借助MPE作为量化工具,定量分析了系统可调参数对混沌复杂性的影响。为了体现多时延系统的复杂性增强,引入单时延环形互耦合VCSELs系统作对比。在分析注入电流对系统输出复杂性的影响时还使用了自相关时间复杂性量化方法,结果表明多时延系统输出的混沌复杂性明显高于单时延系统,同时证明MPE方法的有效性。另外,本文研究发现,耦合强度和频率失谐在特定参数空间内,多时延系统高复杂混沌输出的可调谐范围增大。最后分析了三个VCSELs六路混沌输出之间的相关性,发现不同VCSELs的相同偏振模式在低耦合强度下相关性低,不同VCSELs的不同偏振模式之间几乎没有相关性。2、设计了一种基于VCSELs混沌同步系统的密钥分发方案,采用单向注入方式产生混沌信号,驱动两个相同的VCSELs实现混沌同步并进行密钥分发。考虑到攻击者可能窃听光纤,引入了一个非法用户。在适当的条件下,两个合法用户之间的同步系数可达0.99,非法用户与合法用户之间的同步系数只有0.74。使用单阈值量化时,合法用户之间的密钥误比特率低至0.33%,非法用户与合法用户之间的密钥误比特率均高于10.0%。使用双阈值量化时,合法用户之间的密钥误比特率可以降至10-6,甚至更低。该方案的密钥分发速率最高可以达到4Gbit/s。此外,本文还分析了参数失配对误比特率的影响以及密钥的随机性。3、研究了基于光反馈半导体激光器系统的储备池计算。基于单节点的储备池计算分为三层,输入层将数据调制到储备池系统中,储备池系统对数据做出动态响应,输出层通过线性回归训练得到输出权值。采用时间序列预测任务和波形识别任务研究了储备池的工作参数,另外,研究了储备池系统在没有数据输入时的输出动态。结果发现,在没有数据输入的情况下,系统处于稳态或者周期态,此时的工作参数适合进行预测任务和识别任务。

关键词：垂直腔表面发射激光器混沌复杂性密钥分发储备池计算

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基于局部有源忆阻器的新型储备池系统及其在时间序列预测领域的应用

基于局部有源忆阻器的新型储备池系统及其在时间序列预测领域的应...

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作者：李广隶西南大学

学位级别：硕士

时间序列预测在日常生活中具有重要意义,它可以帮助我们做出更准确的决策,提前预测未来的发展趋势,从而更好地规划和安排生活。在经济消费、汇率、交通拥堵、天气、农业方面都有着重要的作用。近年来,人工神经网络发展迅速,其大致可分... 详细信息

时间序列预测在日常生活中具有重要意义,它可以帮助我们做出更准确的决策,提前预测未来的发展趋势,从而更好地规划和安排生活。在经济消费、汇率、交通拥堵、天气、农业方面都有着重要的作用。近年来,人工神经网络发展迅速,其大致可分为两类:一种是前馈神经网络,另一种是递归神经网络。前馈神经网络由于信号只能向前传递,不能够学习历史信息。递归神经网络中的神经元具有递归连接,可以很好的学习历史信息。但是训练较困难,会发生梯度消失和梯度爆炸等问题,因此提出了储备池计算的概念。储备池计算广泛应用于非线性系统识别、时间序列预测、时间序列分类等方面,并取得了良好效果。为了提高系统的效率,许多新型材料和器件正在被研究用于储备池系统的硬件实现,如:忆阻器、自旋电子振荡器等,其中忆阻器固有的非线性和动态特性使其非常适合储备池系统的实现。将传统的忆阻储备池系统结合深度网络结构可以保证系统对于多尺度时间序列的预测能力,且系统只需单个忆阻器就可以实现。另外,在深度网络结构的基础上将储备池状态矩阵进行主成分分析处理,可有效减少信息冗余,提高预测准确度。本文具体工作内容如下: （1）本文提出用局部有源忆阻器构建储备池系统,局部有源忆阻器的局部有源特性具有丰富的动力学特性,适用于构建储备池系统,经过仿真实验证明局部有源忆阻器构建的单忆阻储备池系统预测效果优于Ti/Ti Ox/T a Oy/P t动态忆阻器。提出了基于局部有源忆阻器的深度回声状态网络系统,将前一层储备池的状态作为后一层储备池的输入,最终的储备池状态矩阵是所有储备池状态的集合,用单个忆阻器就可以实现深度系统。提出的系统相比于传统的单忆阻回声状态网络系统相比,具有更丰富的储备池状态和更好的预测效果,适用于复杂的多尺度时间序列的预测任务。并且与传统神经网络中在时间序列预测方面表现较好的深度回声状态网络相比,本文提出的系统极大的减少了储备池的大小,并且仅通过改变掩膜的参数就可以实现不同层之间的差异,在预测效果方面也得到了显著的提升。（2）在基于局部有源忆阻器的深度回声状态网络系统的基础上,本文考虑到系统的储备池状态矩阵中会存在着冗余信息,影响网络的训练效果。本文将储备池状态矩阵用主成分分析的方法,将高维矩阵映射到低维上。调整主成分的个数确保原有矩阵的信息基本不丢失,更利于网络的训练。经过在混沌数据集（Hénon）、真实且具有较明显周期性的数据集（伯明翰停车场）以及真实且不具有较明显周期性的数据集（黄金汇率）上进行测试,归一化均方根误差为1.9783E-11、0.0021和0.1140。相比于原网络而言取得了较大的提升。

关键词：储备池计算忆阻器深度回声状态网络主成分分析

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基于VCSEL时延储备池的信号调制样式识别及后处理研究

基于VCSEL时延储备池的信号调制样式识别及后处理研究

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作者：谷碧玲西安电子科技大学

学位级别：硕士

由于云计算、物联网、大数据、虚拟现实和其他新兴服务的兴起,对光网络传输容量和频谱效率的需求呈指数级增长。下一代光网络预计将是异构和灵活的,自适应地支持不同的调制样式和符号率,这就需要柔性收发器能够自发地调整调制样式、波... 详细信息

由于云计算、物联网、大数据、虚拟现实和其他新兴服务的兴起,对光网络传输容量和频谱效率的需求呈指数级增长。下一代光网络预计将是异构和灵活的,自适应地支持不同的调制样式和符号率,这就需要柔性收发器能够自发地调整调制样式、波特率各等参数,去适应不同的柔性光路的状态,充分利用柔性光路进行信息传输。并且能够实时实现信号调制样式识别是构建该网络必不可少的一步。近年来,人工神经网络由于其高精度及高可靠性的优势已广泛应用与信号调制样式识别领域。储备池计算(Reservoir Computing,RC)就是循环神经网络(Recurrent Neural Networks,RNN)的一种简化版计算模型,是一种类脑计算框架。RC系统包括输入层、一个输入数据进行高维映射的储层和一个用高维数据进行数据分析的输出层组成。相比于用软件实现的传统网络模型,基于垂直腔面发射激光器(Vertical Cavity Surface Emitting Laser,VCSEL)实现的光时延RC具有可集成、功耗低、速度快等显著优势,利用时分复用思想,实现了大规模物理硬件节点的简化。因此,利用RC系统作为信号调制样式识别的学习模型是一个有很大发展潜力的方案,且硬件实现简便。本文以VCSEL作为RC系统中的非线性节点,主要研究该系统在调制信号识别任务上的性能变化情况。论文的主要工作和创新点如下: 1.研究了基于VCSEL的平行偏振光反馈时延光RC系统,利用调制信号提取瞬时特征进行交叉组合后的特征信息实现格式识别,首次引入了类梯度增强方案,与传统梯度提升方案不同,不用引入新的储层。经过数值模拟和实验验证发现,基于VCSEL的时延光RC系统在信号调制样式识别任务上在一定的参数范围内能够获得良好的识别效果,且多次引入类梯度增强方案能够获得更优的性能,因此该研究对于实现低功耗的信号调制样式识别RC系统是有参考价值和意义的。 2.首次提出了一种二次训练RC后处理系统,在进行传统RC计算后得到实际值后又基于目标值与实际值之间的差值进行二次RC,这种性能提升方式能够大大提高RC系统在混沌时间序列预测及调制信号识别任务的预测、识别分类性能。经过数值模拟及实验验证后发现,二次RC可对不同任务实现效果增强,并且这种方案具有很强的环境适应性。 3.提出了一种特征并行处理的时延光RC系统,通过携带不同特征信息的注入光对VCSEL进行刺激,提取延时环路上的状态信息后进行训练,也可以得到与携带单路特征注入光刺激VCSEL训练后相当的识别效果。这种RC系统大大缩减了计算时间及储层数据规模,增大了RC系统数据处理规模,对于RC系统应用的延伸与发展具有很大的推动作用。 4.基于现有光纤光学平台搭建了基于VCSEL的时延光RC信号调制样式识别任务实验原型系统。通过实验研究了该系统中实现了调制信号识别任务和混沌时间序列预测任务的实验条件,同时通过实验验证了二次RC的可行性,这为未来信号调制样式识别RC系统的实际应用提供了参考依据。

关键词：神经形态计算时延系统储备池计算垂直腔面发射激光器信号调制样式识别

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