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范例一：(K=图书馆学 OR K=情报学) AND A=范并思 AND Y=1982-2016
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主题

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8 篇 机器学习
7 篇 混沌
7 篇 垂直腔面发射激光...
6 篇 神经形态计算
6 篇 混沌系统
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3 篇 光信息处理
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机构

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7 篇 南京邮电大学
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5 篇 西安电子科技大学
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3 篇 四川师范大学
3 篇 兰州大学
3 篇 五邑大学
3 篇 福州大学
2 篇 内蒙古师范大学
2 篇 北京交通大学
2 篇 中国科学院大学
2 篇 河北科技大学
2 篇 山东大学
2 篇 上海交通大学
2 篇 吉林大学
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作者

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2 篇 zhang jianguo
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2 篇 蒋宗庆
2 篇 孙杰
2 篇 fang nian
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108 篇 中文

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基于二维材料WS2的光电忆阻器及其在储备池计算的应用

基于二维材料WS2的光电忆阻器及其在储备池计算的应用

引用

作者：谢鹏深圳大学

学位级别：硕士

近年来,随着物联网和人工智能的发展,需要获取和处理的时空信息急剧增加,这不仅需要计算机执行更加高效的计算,还需要传感器能够更加有效地获取信息。然而,物理分离的传感器、存储器和处理器,导致数据需要进行转换和传输,而由此产生了... 详细信息

近年来,随着物联网和人工智能的发展,需要获取和处理的时空信息急剧增加,这不仅需要计算机执行更加高效的计算,还需要传感器能够更加有效地获取信息。然而,物理分离的传感器、存储器和处理器,导致数据需要进行转换和传输,而由此产生了能量损耗、时间延迟等问题。此外,传统递归神经网络繁琐的训练进一步加剧了能量损耗、时间延迟等挑战。虽然储备池计算作为一种改进的递归神经网络,能够有效降低训练成本并且高效处理复杂的时空信息,但是物理分离的传感器和储备池计算限制了性能的进一步提升。受生物视觉的启发,开发可以直接感知和处理时空信息的神经形态器件,并构建感内储备池计算系统,可以极大程度地提高数据处理的速度。光电忆阻器作为新兴的纳米智能器件,集感、存、算功能于一体,被视为神经形态器件的理想候选者,目前诸多的材料体系已被开发并应用于光电忆阻器领域,而二维材料因其优异的光电性能以及原子级薄的厚度备受人们的青睐。本文制备了基于WS2的光电忆阻器,利用材料内部电荷捕获和释放的动力学过程,实现了双模式操作（即由电和光信号驱动）的多功能忆阻行为以及良好的非线性和短期记忆特性。在电信号的调制下,器件表现出易失性的模拟型阻变特性,具有渐近递增的非线性电导变化行为;在光信号的调制下,器件表现出持续光电导效应（PPC）,我们成功模拟了几类生物突触行为,包括双脉冲易化（PPF）、脉冲数量依赖可塑性（SNDP）、脉冲频率依赖可塑性（SRDP）等,器件表现出非线性、与时空相关、短期的兴奋性突触后电流（EPSC）。基于器件在光电测试中表现出的非线性动力学以及短期记忆特性,我们构建了WS2基光电储备池计算系统,将光电编码的时空信号映射到高维的特征空间,并利用该系统对简单字母和手写数字进行分类识别,准确率分别为100%和88.06%,此外,我们也对动态数字进行识别,准确率达到90.4%。这项工作实现了双模式操作的感内储备池计算系统,为边缘计算提供了一种低成本处理时空光电信号的解决方案,具有广阔的应用前景。

关键词：光电忆阻器二硫化钨储备池计算突触模拟

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基于可变偏振光注入VCSEL的储备池计算系统及其信息处理速率提升的研究

基于可变偏振光注入VCSEL的储备池计算系统及其信息处理速率提升...

引用

作者：刘洋西南大学

学位级别：硕士

储备池计算（Reservoir computing,RC）是21世纪兴起的一种递归神经网络（Recurrent neural networks,RNNs）算法。它可分为空间型和时延型,而基于一个非线性节点的时延型RC具有更简单的结构以及更低的硬件实现成本。由于半导体激光器（... 详细信息

储备池计算（Reservoir computing,RC）是21世纪兴起的一种递归神经网络（Recurrent neural networks,RNNs）算法。它可分为空间型和时延型,而基于一个非线性节点的时延型RC具有更简单的结构以及更低的硬件实现成本。由于半导体激光器（Semiconductor Laser,SL）拥有响应快、能耗低且受外部扰动时非线性动力状态丰富且可控等独特优点,非常适合作为时延RC的非线性节点。而垂直腔表面发射激光器（Vertical-cavity surface-emitting laser,VCSEL）作为一类典型的SL,还具有体积小、阈值电流密度低和易于集成等诸多优点,特别是它能在适当的工作参数下同时提供两个相互垂直的偏振分量（X-polarization component,X-PC和Y-polarization component,Y-PC）。因此由于它独特的发光机制,许多基于VCSEL的时延RC的研究成果被报道。而在目前已经提出的基于VCSEL的系统中,加载信息的注入光的偏振方向总是与两个PC中的一个相匹配,我们称为传统的信息注入（conventional information injection,CII）方案。在这种情况中,一个偏振分量仅与一个处理任务相关联。因此对于VCSEL的两个PC还有更多的探索空间。在本文中,我们提出将加载信息的注入光的偏振方向设置为与X-PC成φ度角,即可变偏振信息注入（variable polarization information injection,VPII）,从而提升基于VCSEL的RC系统的信息处理速率。在VPII方案下,信息可以被同时注入到两个PC,通过组合从两个PC中提取的虚拟节点状态,可以使虚拟节点的数量增加一倍。因此与CII方案相比,在给定的θ间隔内,VPII方案可以通过使虚拟节点的数量减半的方式将RC系统的信息处理速率提高一倍。我们通过Santa-Fe混沌时间序列预测任务（Santa-Fe chaotic time series prediction task,STASK）和波形识别任务（waveform recognition task,WTASK）对所提出的系统性能进行了数值检验。为了使VPII方案下的处理速度加倍,我们将每个PC的节点数目设置为CII方案下的一半。我们考虑了两种不同的情况,一个是基于VCSEL的RC用于处理单个任务,另一个是基于VCSEL的RC并行处理两个独立的任务。我们首先讨论了反馈强度kd和注入强度kinj对单个任务处理的归一化均方误差（Normalized Mean Square Error,NMSE）的影响,其中在每个基准任务中都考虑了偏振保持光反馈（polarization-preserved optical feedback,PP-OF）和偏振旋转光反馈（polarization-rotated optical feedback,PR-OF）。对于Santa-Fe时间序列预测任务,VPII方案下NMSE≤0.1的kinj-kd参数区域与CII方案下的区域一致甚至更宽,并且VPII方案中的最小NMSE小于CII方案中的值。此外,还讨论了波形识别任务在kinj-kd参数区域上的NMSE,可以得到与STASK相似的结果。接下来,我们讨论了在kinj-kd参数区域上并行处理两个任务的系统性能。在VPII方案中,我们将分别加载WTASK和STASK信息的两个注入光同时以与X-PC成φ角注入VCSEL,X-PC和Y-PC同时包含了两个任务的信息。结果表明,对于两种反馈下的STASK和WTASK,采用VPII方案下的NMSE≤0.1的kinj-kd参数区域与采用CII方案下的区域一致,甚至更宽。结果表明,无论是处理一个任务还是并行处理两个任务,采用VPII代替CII后,处理速度都可以提高一倍,同时RC系统的性能与采用CII时相当。在接下来的研究中,我们采用VPII方案优化并行RC系统的参数,以获得两个任务并行处理的最小NMSE。

关键词：储备池计算垂直腔面发射激光器可变偏振信息注入圣达菲时间序列预测任务波形识别任务

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基于双光反馈VCSEL的储备池计算系统及其并行处理能力的研究

基于双光反馈VCSEL的储备池计算系统及其并行处理能力的研究

引用

作者：谭祥胜西南大学

学位级别：硕士

在当今的大数据时代,人们的生活方式发生了翻天覆地的变化,同时人们周围的信息和数据也呈现出爆发式增长。在这样的时代背景下,研究工作者们致力于探究快速、高效且精确的信息处理方式。基于人脑对外来输入信息的处理模式,人工神经网络(... 详细信息

在当今的大数据时代,人们的生活方式发生了翻天覆地的变化,同时人们周围的信息和数据也呈现出爆发式增长。在这样的时代背景下,研究工作者们致力于探究快速、高效且精确的信息处理方式。基于人脑对外来输入信息的处理模式,人工神经网络(Artificial Neural Networks,ANNs)在语音识别、手写数字识别、人脸识别和混沌时间序列预测等高复杂度任务上体现出高精确度高效率的优势从而在人工智能领域大放异彩。作为一种新型的基于递归神经网络(Recurrent Neural Networks,RNNs)的算法,储备池计算(Reservoir Computing,RC)凭借其训练过程简单等特点引发研究人员的广泛关注。目前,为了节约成本,更便于RC系统的实际应用,大量研究报告主要涉及到基于单个非线性节点加延迟反馈环结构的延迟型储备池计算(Delay-based Reservoir Computing,Delay-based RC)。特别地,由于具有较高的驰豫振荡频率,利用光反馈半导体激光器(Semiconductor Laser,SL)作为非线性节点来搭建RC系统能更快速地处理信息,备受人们青睐。时至今日,大量报道都只涉及RC系统的单任务处理,而在当今的大数据时代,具有并行信息处理能力的RC系统可能拥有更大的应用前景,值得进一步探究。因此,基于垂直腔面发射激光器(Vertical-Cavity Surface-Emitting Laser,VCSEL)输出光的偏振特性,本论文提出了一种能同时处理两个不同任务的RC系统方案并对该RC系统的并行信息处理性能进行了探究。该方案利用双光反馈和光注入同时扰动下的VCSEL作为RC系统的非线性节点,借助VCSEL的X偏振分量的动力学响应和Y偏振分量的动力学响应分别处理Santa-Fe时间序列预测任务和波形识别任务。考虑到两路反馈环中每一路反馈都可能采用偏振保持光反馈(Polarization-preserved Optical Feedback,PP-OF)和偏振旋转光反馈(Polarization-rotated Optical Feedback,PR-OF)两种反馈类型,本论文理论探究了四种不同的反馈组合情况下所提出的RC系统的并行信息处理能力。模拟结果表明:RC系统的并行处理能力与双光反馈的组合情况有关,通过综合评估不同双光反馈组合情况下RC系统对两个任务的并行处理表现,可以发现:当两路光反馈同时采用PP-OF反馈类型时,提出的RC系统能获得最好的并行信息处理表现。经过参数的优化,提出的RC系统能分别实现最低为0.0289的混沌时间序列预测误差和最低为2.78×10的波形识别误差。

关键词：储备池计算并行信息处理垂直腔面发射激光器双光反馈

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基于改进储备池计算和迁移学习的情绪识别方法研究

基于改进储备池计算和迁移学习的情绪识别方法研究

引用

作者：褚书杰南京邮电大学

学位级别：硕士

情绪是意识的整体表现,显著地影响人的行为。情绪识别是人工智能迈向情绪智能,使计算机具有表达能力的关键。情绪识别作为人工智能领域的研究热点,具有重要的研究意义。脑电(Electroencephalogram,EEG)具有不易伪装、真实客观和实时分... 详细信息

情绪是意识的整体表现,显著地影响人的行为。情绪识别是人工智能迈向情绪智能,使计算机具有表达能力的关键。情绪识别作为人工智能领域的研究热点,具有重要的研究意义。脑电(Electroencephalogram,EEG)具有不易伪装、真实客观和实时分辨率高等优点,是目前进行情绪识别的主要依据。通过神经网络对EEG进行分类,是目前情绪识别的主要方法。然而,传统的基于神经网络的情绪识别方法没有综合考虑EEG具有的相关性、时序性和非线性特点。此外,基于神经网络的情绪识别方法受限于EEG样本的数量和质量,EEG样本的采集耗时耗力而且采集的EEG样本质量参差不齐。论文针对上述问题,提出了基于改进储备池计算和迁移学习的情绪识别方法,主要工作如下:(1)针对EEG具有的相关性、时序性和非线性特点,提出了一种基于改进储备池计算的情绪识别方法。首先,提出了一种基于脑网络储备池计算的EEG特征提取算法,以利用EEG的相关性。其次,提出了一种基于岭回归的EEG特征增强算法,以利用EEG的时序性。最后,针对EEG的非线性,提出了一种基于多层感知机的EEG特征分类算法。在DEAP数据集上,实验结果表明,与传统方法相比,该方法能够综合考虑EEG具有的相关性、时序性和非线性特点,提高情绪识别准确率。(2)针对EEG样本数量不足和质量不高的问题,在基于改进储备池计算的情绪识别方法的基础上,提出了一种基于改进迁移学习的情绪识别方法。首先,提出了一种基于平均弗雷歇距离的EEG样本选择算法,以提高样本质量。其次,提出了一种基于迁移成分分析的EEG样本特征迁移算法,以扩大样本数量。在DEAP数据集上,实验结果表明,与其他基于迁移学习的情绪识别方法相比,该方法能够扩大高质量EEG样本数量,进一步提升情绪识别准确率。

关键词：情绪识别 EEG 储备池计算岭回归迁移学习平均弗雷歇距离

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新型半导体纳米激光器的混沌动力学特性及储备池计算研究

新型半导体纳米激光器的混沌动力学特性及储备池计算研究

引用

作者：屈妍西安电子科技大学

学位级别：硕士

随着信息技术的高速发展,人们对安全可靠的通信技术和高效的信息处理速率的需求日益迫切。由于光学器件和光子技术的蓬勃发展,使得安全光通信系统和光信息处理技术迎来了新的机遇。新型半导体纳米激光器由于体积小、高性能、速度高、易... 详细信息

随着信息技术的高速发展,人们对安全可靠的通信技术和高效的信息处理速率的需求日益迫切。由于光学器件和光子技术的蓬勃发展,使得安全光通信系统和光信息处理技术迎来了新的机遇。新型半导体纳米激光器由于体积小、高性能、速度高、易集成等优点,所以该器件在光子集成电路与系统芯片技术发展方面具有潜在的应用价值。因此,本文重点研究了关于新型半导体纳米激光器的时延特性以及结合神经网络的储备池计算系统。主要通过以下三个方面展开研究:1、提出了双路径混沌光注入新型半导体纳米激光器的混沌系统,建立了该系统的数学模型,利用自相关函数分析对比了主纳米激光器和从纳米激光器输出的混沌信号的时延特征,发现从纳米激光器的时延隐藏性能更好。通过提取自相关函数峰值,量化分析了反馈速率、注入速率、频率失谐等系统参数和纳米激光器特有的Purcell腔体增强的自发辐射因子和自发辐射耦合因子对时延特征的影响,给出了时延特征被抑制时可控参数的最大取值范围。2、研究了基于新型半导体纳米激光器单向环型网络的混沌信号时延特性,建立了该方案的速率方程,利用提取自相关函数峰值,数值化研究了系统参数和内部参数分别对系统输出的混沌信号时延特征隐藏的影响,进而确定了参数的最优取值范围。结果发现该结构可以成功地隐藏系统中所有新型半导体纳米激光器输出的混沌信号的时延特征,进一步改进了双路径混沌光注入纳米激光器的时延隐藏性能。3、本文对新型纳米激光器进行了扩展性探索,研究了基于相位共轭反馈的新型纳米激光器储备池计算系统的时间序列预测性能。通过引入电流调制对速率方程进行修正,分别建立了单时延相位共轭反馈和双时延相位共轭反馈的数学模型。利用归一化均方误差定量分析了反馈速率、反馈时延及Purcell腔体增强的自发辐射因子和自发辐射耦合因子等可控参数对两种储备池计算系统预测性能的影响。对比发现,由于双时延相位共轭反馈系统的非线性动力学增强,所以该储备池计算系统的预测性能比单时延相位共轭反馈系统的预测性能更好,并得到了两种系统在实现良好的预测性能时相关参数的取值范围。

关键词：新型半导体纳米激光器时延特征储备池计算预测性能

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利用储备池计算实现双稳态下的动力学重构

利用储备池计算实现双稳态下的动力学重构

引用

作者：马仁才北京邮电大学

学位级别：硕士

储备池计算是机器学习领域的一个重要框架,其结构简单、训练迅速,在非线性动力学领域有着广泛的应用。例如预测混沌系统的短期演化、重构混沌系统的长期动力学特征等。然而,之前的工作大多是利用储备池计算学习固定参数下系统的动力学,... 详细信息

储备池计算是机器学习领域的一个重要框架,其结构简单、训练迅速,在非线性动力学领域有着广泛的应用。例如预测混沌系统的短期演化、重构混沌系统的长期动力学特征等。然而,之前的工作大多是利用储备池计算学习固定参数下系统的动力学,鲜少涉及当参数发生变化时系统的动力学演化,而这种复杂又有趣的现象一直以来都是非线性动力学领域的重点研究内容。在本文中我们以耦合振子系统为研究对象,当耦合强度发生变化时,耦合振子系统往往表现出同步、分岔等丰富的动力学行为。在不依赖模型的情况下重构耦合系统在不同耦合强度下的动力学行为是非线性动力学领域的一个难题,特别是在存在双稳态的情况下。在前人工作的基础上,我们设计了由耦合强度和指示参数共同组成参数输入通道的储备池计算系统。通过引入用于区分可能共存的动力学状态的指示参数,我们以R?ssler耦合振子系统为例展示了本储备池计算系统在动力学重构和预测相变点方面的能力。具体来说,我们只使用少量耦合强度下的时间序列来训练储备池计算系统并成功重构出了耦合振子系统的完整分岔图和相位关系。我们发现一台储备池计算系统就足以重构存在双稳态情况下的动力学。除此以外,我们还研究了储备池计算系统在重构不同动力学时的鲁棒性,结果表明鲁棒性与训练数据的参数和动力学之间存在着非平凡相关性。

关键词：储备池计算无模型算法混沌系统双稳态

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基于垂直腔面发射激光器(VCSEL)非线性动力学的光子储备池计算研究

基于垂直腔面发射激光器(VCSEL)非线性动力学的光子储备池计算研究

引用

作者：姜利四川师范大学

学位级别：硕士

储备池计算(Reservoir Computing,RC)作为人工神经网络(Artificial Neural Network,ANN)中容易训练、计算速率较快、计算准确度较高的一种网络结构,广泛应用于波形识别、语音识别、非线性信道均衡、时间序列预测等任务，因此备受关注。... 详细信息

储备池计算(Reservoir Computing,RC)作为人工神经网络(Artificial Neural Network,ANN)中容易训练、计算速率较快、计算准确度较高的一种网络结构,广泛应用于波形识别、语音识别、非线性信道均衡、时间序列预测等任务，因此备受关注。时延反馈RC的提出使传统RC结构得到进一步简化，并且显著降低了实际操作难度。其中，以半导体激光器(Semiconductor Laser,SL)等非线性器件构建的时延光子RC结构使计算速率得到很大提高。目前，有关边发射半导体激光器(Edge Emitting Semiconductor Laser,EESL)的全光和光电RC研究相对较为完善，而垂直腔面发射激光器(Vertical-Cavity Surface-Emitting Laser,VCSEL)具有低阈值、易构成二维阵列、与光纤耦合效率较高等优点，是RC结构中较为理想的非线性元件，但基于VCSEL的全光和光电RC研究相对较少。基于此，本文提出了两类VCSEL-RC新结构:一类为光电反馈VCSEL构成的双通道RC;另一类为两个光泵浦自旋VCSEL互耦构成的四通道RC。此外，详细分析了其基本特性与物理机制。具体研究内容及主要结论总结如下:　　1、提出基于光电反馈VCSEL的双通道RC新结构并分析了其特性与物理机理。该结构可以实现两个不同任务的并行高速处理。以混沌时间序列预测和非线性信道均衡任务为例，具体讨论了系统关键参数如反馈强度、注入强度、频率失谐、归一化泵浦电流和尺度因子对RC性能的影响，包括归一化均方误差(Normalized Mean Square Error,NMSE)、符号错误率(Symbol Error Rate,SER)、处理速率。数值模拟结果表明:(1)负反馈强度优化范围明显大于正反馈;(2)随着反馈强度由负值向正值变化，频率失谐的优化位置由正向负移动;(3)设置适当的反馈强度和归一化注入电流、较大的注入强度，可使系统具有较好的预测和分类性能;(4)混沌时间序列预测和非线性信道均衡任务并行处理条件下，NMSE和SER的优化值分别可达～1.1×10-2和～1.67×10-4;对于单通道时间序列预测任务，优化后的最小NMSE可进一步降低到～5.3×10-3;(5)优化参数下，双通道并行任务处理速率可达～0.8 Gb/s;单通道任务处理速率可达～2 Gb/s;（6）采用混沌掩码后，由于激发的虚拟节点状态更为丰富，可取得更佳的预测和分类性能。　　2、提出基于光泵浦的四通道自旋VCSEL-RC新结构并分析了其特性与物理机理。该系统通过两个自旋VCSEL的互耦实现多任务并行处理。以并行时间序列预测任务为例，比较了平行偏振光耦合（Parallel Polarized Optical Coupling,PPOC）和正交偏振光耦合（Orthogonal Polarized Optical Coupling,OPOC）条件下的RC特性，并系统讨论了关键参数（耦合强度、注入强度、频率失谐、光泵浦强度和泵浦偏振椭圆率）对RC特性的影响。结果表明:（1）负频率失谐的NMSE优化范围大于正频率失谐;（2）耦合强度和光泵浦强度增大至一定值后,RC性能开始恶化;（3）泵浦偏振椭圆率P对RC性能影响不大，并且NMSE优化区域随关键参数的变化趋势关于直线P=0对称;（4）优化参数条件下，OPOC-RC的耦合强度、频率失谐、光泵浦强度优化范围相比PPOC-RC有一定拓宽，但二者最低NMSE值较为接近;（5）优化参数后，对于PPOC情形，系统处理速率可达25 Gb/s。本文工作有助于丰富VCSEL-RC特性及机理的认知，对于进一步的深入研究具有参考意义。

关键词：垂直腔面发射激光器非线性动力学光泵浦储备池计算

来源：评论

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利用光子储备池计算进行光纤通信中调制格式的识别

利用光子储备池计算进行光纤通信中调制格式的识别

引用

作者：李玮太原理工大学

学位级别：硕士

调制格式识别(Modulation Format Identification,MFI)是当前通信系统中一项非常重要的技术手段。随着现代通信技术日新月异的变革和不同场景的应用,系统中的调制格式开始变得多样和繁复,为当前的相关识别技术带来了新的实践和挑战。目... 详细信息

调制格式识别(Modulation Format Identification,MFI)是当前通信系统中一项非常重要的技术手段。随着现代通信技术日新月异的变革和不同场景的应用,系统中的调制格式开始变得多样和繁复,为当前的相关识别技术带来了新的实践和挑战。目前,如何有效的并快速的对信号的调制格式进行识别是该领域中的一大研究性课题。近几年,随着机器学习、人工神经网络技术的发展,神经网络已然应用于各种专业领域,如计算机视觉处理、医学影像、语言翻译识别等,并且都取得了丰硕的研究成果。其中,利用人工神经网络结构进行调制格式的识别取得了重大进展。光子储备池计算(Photonic Reservoir Computing,P-RC)是一种神经网络系统,将输入信号可以进行Mask预处理,输入到有单个非线性节点加延迟反馈构成的储备池中,只需进行输出权值的训练,就可以实现语音识别或序列预测等不同的任务。由于半导体激光器具有良好的非线性,是储备池中的非线性节点的理想选择。光子储备池计算系统是新提出来的光信息处理方式,它具有训练算法复杂度低、所使用的实验结构实现简单等诸多的优点,有着极大的发展潜力。本文提出并使用光子储备池计算的系统完成了调制格式识别的研究任务,关于系统中动力学特性和相关的参数进行了最佳值的选取优化。具体而言,完成了如下工作:1.总结了目前进行调制格式识别的方法,简述了储备池计算研究现状及储备池计算的诸多优点。2.简述了光子储备池计算的理论基础,以及相关的混沌激光系统的产生原理、结构。3.提出使用光子储备池计算实现调制格式识别的方法,并搭建出光子储备池计算系统的模型。4.仿真实现了三种调制格式信号的产生及正确的识别,同时分析了储备池系统中的注入强度、反馈强度、储备池中虚拟节点数量、主从激光器频率失谐等参数对识别结果的影响,得到了系统参数的最优值。5.对本文工作进行了总结并展望未来的研究方向。

关键词：储备池计算调制格式识别混沌异步采样半导体激光器

来源：评论

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基于储备池计算的混沌同步及其保密通信研究

基于储备池计算的混沌同步及其保密通信研究

引用

作者：汤乾凤西南大学

学位级别：硕士

光混沌保密通信一种基于混沌同步的安全通信方式,混沌同步的实现要求收发端硬件参数高度一致,这使得混沌同步在硬件实现方面具有一定的难度尤其是复杂的混沌发射机系统。因此,探索一种简易高效的方法来解决在高速、高复杂度情形下的混... 详细信息

光混沌保密通信一种基于混沌同步的安全通信方式,混沌同步的实现要求收发端硬件参数高度一致,这使得混沌同步在硬件实现方面具有一定的难度尤其是复杂的混沌发射机系统。因此,探索一种简易高效的方法来解决在高速、高复杂度情形下的混沌同步瓶颈具有一定的研究价值。储备池计算（Reservoir Computing,RC）作为一种神经网络计算新范式,能够高效处理与时序相关的机器学习问题,训练过程简单,并在动态系统识别、时间序列预测等领域进行了大量的研究。RC在混沌时间序列预测等方面的成功实现为解决光混沌保密通信中混沌同步问题提供了一种更为简单的方法。因此,为克服光混沌保密通信过程中收发端参数不匹配而导致的同步困难问题,本文将RC引入光混沌保密通信领域,利用RC的非线性拟合能力,将RC应用于通信领域,拟解决光混沌保密通信中的混沌同步难题。半导体环形激光器（Semiconductor Ring Laser,SRL）由于本身结构特点使得其工艺上比较容易实现,两支持种模式激光输出并且由于半导体环形激光器在受到外部扰动时,展现出丰富的非线性动力学特性,易于混沌信号的生成,因此对SRL的持续研究有利于深入挖掘SRL的应用潜力。本文以SRL为出发点,构建了一种基于SRL的RC模型,并将其作为光混沌保密通信中接收端以实现信息的解密。主要的研究内容如下:（1）研究分析了自由运行、交叉反馈以及级联结构下SRL的动力学行为。首先利用速率方程对SRL及其扩展模型进行了数学建模;其次,在MATLAB仿真软件中利用四阶龙格库塔算法对SRL速率方程进行仿真模拟,并通过分岔分析方法分别研究了SRL在单参数和双参数变化下的非线性特性变化。（2）参照不同参数条件下SRL的动力学状态,构建了一个基于交叉光反馈SRL的RC系统。随后,并利用San Ta-Fe混沌时间序列预测任务对所提出储备池模型进行性能评估,并利用归一化均方误差（Normalized Mean Square Error,NMSE）量化RC在执行基准测试任务时的性能。此外,在数值仿真时利用分岔分析的方法探讨了注入电流强度和外部光注入强度对RC动力学行为的影响,并绘制了在不同参数条件下相应的NMSE变化曲线,结合RC动力学行为以及NMSE变化曲线分析了RC具有较好性能的参数范围。（3）研究了利用RC实现光混沌保密通信中混沌同步的可行性。利用Opti System和MATLAB联合仿真成功演示了利用RC实现混沌同步的短距离光混沌保密通信。利用互相关分析方法探讨了在RC参数失配下以及信息隐藏深度改变下基于RC的混沌同步性能变化情况以及参数变化条件下解掩盖后信息的通信质量变化。由于基于RC的混沌同步具有物理实现简单的特点,将其作为接收器不仅极大地简化了混沌同步条件,还有利于通信网络中混沌同步的实现。因此,利用RC实现混沌同步的方法不仅扩展了RC在混沌预测方面的研究宽度,也给光混沌保密通信提供了良好的发展方式。

关键词：半导体环形激光器激光混沌储备池计算混沌同步光混沌通信

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利用储备池计算进行吸引子重构及对储备池耦合机制的研究

利用储备池计算进行吸引子重构及对储备池耦合机制的研究

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作者：胡万成北京邮电大学

学位级别：硕士

混沌动力学系统是一种对初始状态极端敏感的一种系统,而关于混沌系统时间序列的预测以及对混沌系统的重构一直是该领域的一个热点与难点。近年来,机器学习技术的快速发展给混沌动力学系统的研究提供了一个新的思路。其中,储备池计算的... 详细信息

混沌动力学系统是一种对初始状态极端敏感的一种系统,而关于混沌系统时间序列的预测以及对混沌系统的重构一直是该领域的一个热点与难点。近年来,机器学习技术的快速发展给混沌动力学系统的研究提供了一个新的思路。其中,储备池计算的方法由于其模型简单、易于训练且适用于时间序列预测的特性而在这一领域备受青睐,成为了一个新的研究热点。此外,动力学系统演化中对同步现象的分析从物理学的早期开始就一直是一个积极研究的课题。本文将研究如何使用储备池计算的技术来重构混沌吸引子并探究模拟混沌吸引子的储备池计算机之间的耦合机制以及同步现象。之前的研究表明,混沌振子之间能够通过多种耦合方式来达到同步,并且能够展现出不同的同步类型,如:完全同步、相位同步、广义同步等。而有关储备池计算的研究表明,储备池计算的方法能够近似地模拟出混沌吸引子的渐近动力学。进一步地,我们使用R?ssler系统以及Lorenz系统进行实验,用储备池计算的方法重构了混沌系统。之后,受混沌振子之间的扩散耦合的启发,我们提出了一种储备池计算机之间的耦合方式,这种耦合方式通过将训练好的自治储备池计算机之间的输出进行混合,让两个储备池计算机的输出均部分地反馈回另一个储备池计算机的输入层,耦合强度表示输出反馈到另一个储备池计算机的输入的比例。数值模拟的结果表明,通过改变耦合强度,储备池计算机之间能够达到不同程度的同步,并且在合适的耦合强度下能够达到完全同步的状态。

关键词：混沌吸引子完全同步机器学习储备池计算

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