Cellular Neural Networks, Multi-Scroll Chaos and Synchronization pdf epub mobi txt 电子书下载 2026

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出版者:World Scientific Pub Co Inc

作者:Yalcin, Mustak E./ Suykens, Johan A. K./ Vandewalle, Joos P. L.

出品人:

页数:231

译者:

出版时间:

价格:$68.00

装帧:HRD

isbn号码:9789812561619

丛书系列:

图书标签:

Cellular Neural Networks
Chaos
Synchronization
Nonlinear Dynamics
Circuit Theory
Mathematical Modeling
Signal Processing
Pattern Recognition
Computational Neuroscience
Complex Systems

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具体描述

好的，这是一份关于“神经形态计算与混沌系统在信息处理中的应用”的图书简介。 --- 书籍名称：神经形态计算与混沌系统在信息处理中的应用简介本书深入探讨了两个前沿且交叉的领域：生物启发式的神经形态计算模型，以及非线性动力学中的混沌与同步现象，并聚焦于如何将这些复杂系统的特性有效应用于现代信息处理任务中。全书结构严谨，内容涵盖了从基础理论到尖端应用的全景图，旨在为研究人员、工程师以及高年级学生提供一个全面且富有洞察力的参考框架。第一部分：生物启发式计算与神经形态系统本部分首先回顾了传统计算范式的局限性，引出了受生物大脑结构和功能启发的神经形态计算的必要性。我们将从神经科学的基本原理出发，详细解析人工神经网络（ANNs）的发展历程，重点关注其从早期感知机到深度学习网络的演变。然而，本书的重点并非停留在标准的深度学习框架上，而是转向更具生物真实性和能效潜力的脉冲神经网络（Spiking Neural Networks, SNNs）的研究。我们详细阐述了SNNs的核心模型，如Integrate-and-Fire (IF) 模型及其变体，深入分析了突触可塑性的生物学基础，包括STDP（Spike-Timing-Dependent Plasticity）学习规则的数学描述及其在无监督和监督学习中的实际应用。特别地，本书将探讨如何设计和优化具有生物学合理性的神经元和突触结构，以实现低功耗、高并行性的信息处理。我们还将介绍当前主流的神经形态硬件平台（如类脑芯片），讨论在这些异构架构上实现复杂SNNs所面临的挑战与机遇。第二部分：非线性动力学与混沌现象第二部分将视角转向纯粹的数学物理领域，系统地梳理了非线性动力学的基本概念，为理解混沌系统奠定坚实的基础。本部分从一维映射（如Logistic映射）开始，逐步过渡到复杂的多维连续系统（如Lorenz系统和Rössler系统）。我们详细剖析了混沌系统的几个关键特征：对初始条件的敏感依赖性（蝴蝶效应）、拓扑混合性以及分岔现象。本书强调了庞加莱截面的概念，用以识别周期轨道和混沌区域。我们不仅关注混沌系统的定性分析，还深入探讨了定量分析工具，例如李雅普诺夫指数（Lyapunov Exponents）的计算及其在衡量系统不可预测性中的作用。此外，我们还将探讨混沌系统的“结构”——奇怪吸引子（Strange Attractors）的几何特性及其在相空间中的表征。读者将了解到，尽管混沌系统在宏观上表现出随机性，但其内部却蕴含着深刻的、可被数学描述的结构。第三部分：混沌在信息处理中的应用本部分是全书的核心，它致力于连接前两部分的理论基础，展示如何利用神经动力学和混沌的特性来构建新型的信息处理系统。首先，我们将探讨混沌动力学系统在信号处理和随机数生成中的应用。通过构建或嵌入特定的高维混沌系统，我们可以生成具有极高统计质量的伪随机序列，这些序列在加密学和蒙特卡洛模拟中具有不可替代的价值。我们还将讨论如何利用混沌系统的快速混合性来实现高效的信号重构与滤波。其次，本书重点阐述了基于混沌的计算模型。这里我们将介绍“混沌神经网络”（Chaotic Neural Networks, CNNs）的概念，它利用神经元网络中的非线性振荡特性来进行复杂的优化和模式识别。特别地，我们将分析如何通过调节系统的控制参数，使网络在临界点附近工作，从而增强其信息处理能力和鲁棒性。第四部分：同步现象与复杂系统控制同步是自然界中广泛存在的现象，也是复杂系统有效协作的基础。本部分详细研究了耦合振子系统的同步行为。我们将从经典的Kuramoto模型入手，分析相位同步的理论基础，包括同步的出现条件和同步区。随后，我们将深入探讨更复杂的脉冲同步机制，这对于理解大规模神经元网络（无论是生物的还是人工的）如何实现协调活动至关重要。在应用层面，本书探讨了如何利用同步或去同步化来控制和操纵复杂系统。例如，通过外部驱动或耦合设计，我们可以诱导一个处于混沌状态的系统进入稳定状态，或反之，实现“混沌控制”技术。这在诸如通信中的保密传输（利用同步的耦合系统进行信息编码和解码）以及生物系统（如心律失常的干预）中展现出巨大的潜力。结论与展望本书的结论部分将总结神经形态计算与非线性动力学交叉领域的研究现状，强调当前亟待解决的关键科学问题，例如如何设计出更具可解释性的类脑模型，以及如何在大规模、高维度系统中实现鲁棒的混沌控制。本书旨在激励下一代研究人员，利用这些强大的数学和生物学工具，开发出更高效、更智能的计算范式。 ---