论文题目
基于忆阻的超混沌映射及其在辅助分类器生成对抗网络中的应用
(Memristor-based hyperchaotic maps and application in auxiliary classifier generative adversarial nets)
论文简介
忆阻器具有非线性和可塑性，被广泛用作混沌振荡的非线性器件或神经形态计算的生物突触。但离散忆阻器及其耦合映射尚未得到足够的重视。利用离散忆阻模型，提出了一种通用的三维离散忆阻映射模型。通过将离散忆阻与四个二维离散映射耦合，生成了四个三维离散忆阻映射实例。采用数值方法模拟了这些忆阻映射耦合系数依赖和忆阻初值调控的分岔行为。结果表明，忆阻器可以增强已有离散映射的混沌复杂度，其耦合映射可以展现出超混沌。此外，开发了实现三维离散忆阻映射的硬件平台，获得的超混沌序列具有较高的随机性。特别地，这些超混沌序列可以应用到辅助分类器生成对抗网络(AC-GAN)中，极大地提高了识别器的精度。
作者或作者团队简介
包伯成，常州大学微电子与控制工程学院教授、研究员级高级工程师，入选科睿唯安跨学科领域全球高被引科学家名单，其主要研究方向为神经元功能性电路、神经元网络与同步、非线性电路与系统和电能变换与控制技术。包涵，常州大学微电子与控制工程学院讲师，博士，主要从事忆阻神经形态电路、非线性电路和系统以及人工智能研究。花忠云，哈尔滨工业大学（深圳）计算机科学与技术学院副教授，博士，主要从事混沌应用、数据隐藏等研究。李后振，包伯成教授的硕士研究生，主要从事忆阻神经形态电路研究。陈墨，常州大学微电子与控制工程学院副教授，博士，主要研究方向为忆阻器与应用电路、非线性电路与系统。
网上链接/发表证明
期刊简介
IEEE Transactions on Industrial Informatics是计算机类一区顶刊，目前影响因子为11.648，专注于以知识为基础的工厂自动化，以此作为一种增强工业制造和制造过程的手段。期刊主要报道通过信息分析、操纵和分发，在工业环境中实现更高效率、有效性、可靠性和安全性的系列创新技术，涉及范围包括报告、定义、提供一个讨论论坛，并向读者通报智能和计算机控制系统、机器人、工厂通信和自动化、柔性制造、视觉系统以及数据采集和信号处理的最新发展。
