基于忆阻神经网络的联想记忆，曾志刚，温世平，本文研究了基于忆阻神经网络的联想记忆。根据忆阻器二极模型的阻值的可变性，提出一种带有非对称电压阈值一维电压控制模型。由于

Matlab忆阻器memristor-Matlab_memristor2.pdf 作为Matlab初学者，好多东西要学习。 源代码可以实现忆阻器的I-V曲线，但显然不够灵活，必须手动调整参数。 现在想将其中的参数ratio，v0，ω0变成可调节范围的， 还不知道怎样做，如果将参数直接放入方程不知能解不， 如果能解，在获得结果s后，怎样把参数换成数值，貌似subs函数，只能替换t。 希望有心人一起扩展此程序，在网上有mathematica实现的例子 http://demonstrations.wolfram.com/CurrentVoltageCharacteristicsOfAMemristor/ 我的下一步是做GUI，并实现动画。希望做的更好。

忆阻器，即第四电路元件，是Chua在1971年从理论上预测的，并已于2008年实现。但是，随着忆阻器的广泛应用，传统的忆阻器模型面临着更多的挑战，例如实用性，准确性和灵活性。 本文提出了一种基于公认的经典Simmons隧道模型的准确而灵活的阈值自适应忆阻器（TEAM）模型，该模型考虑了焦耳热效应引起的离子扩散。使用改进的控制方法进行存储。 结果表明，该方法提高了非易失性忆阻图像处理中并行处理的效率。

Matlab忆阻器memristor-nature06932_2008_453_80.pdf 作为Matlab初学者，好多东西要学习。 源代码可以实现忆阻器的I-V曲线，但显然不够灵活，必须手动调整参数。 现在想将其中的参数ratio，v0，ω0变成可调节范围的， 还不知道怎样做，如果将参数直接放入方程不知能解不， 如果能解，在获得结果s后，怎样把参数换成数值，貌似subs函数，只能替换t。 希望有心人一起扩展此程序，在网上有mathematica实现的例子 http://demonstrations.wolfram.com/CurrentVoltageCharacteristicsOfAMemristor/ 我的下一步是做GUI，并实现动画。希望做的更好。

Tensorflow框架用于实现使用忆阻器阵列的DNN 在此代码中，我们为基于逆变器的忆阻神经形态硬件设计了一种改进的培训框架，该框架更加便于研究社区使用。 利用行业标准的TensorFlow工具，我们在以前的Matlab培训范例的基础上，为非现场培训创建了一个声明式编程方案。 通过使用有向图来表示和计算神经网络训练，该框架允许更并行和高效的计算。 文件说明 以IEEE格式编写的报告可以在最终报告pdf中找到。 在“代码实现”文件夹中，您将找到以下文件。 Tensorflow_DNN.py-用于MNIST数据集的Tensorflow训练框架 memristor_DNN.py –用于MNIST数据集的Numpy数组训练框架 MNIST_complete.mat-用于上述网络培训的MNIST数据集 先决条件 该培训框架需要以下模块： Python（2.7X或3.6X均可正常工作） Te

HP 忆阻器模型和仿真 HP忆阻器型号 根据惠普关于忆阻器的论文进行的模拟 联想学习的网络模拟 两种不同尖峰类型的比较： 单脉冲 双脉冲

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本文提出了一种新型的忆阻器，然后提出了一种由现成的固态组件构建的仿真器，该仿真器模仿了拟议的忆阻器的行为。 在仿真器上进行了Multisim仿真和面包板实验，当仿真器由周期性激励电压驱动时，在电压-电流平面上会显示出一个捏滞的磁滞回线。 此外，通过使用提出的忆阻器和其他电路元件，设计了一种新的简单混沌电路。 令人兴奋的是，只有线性负电阻器，电容器，电感器和忆阻器的这种电路可以产生混沌吸引子。 利用李雅普诺夫指数，相图和分叉图分析了所提出混沌系统的动力学行为。 最后，设计了一个电子电路来实现混沌系统。 为了简化电路拓扑，可以以低成本容易地制造所提出的混沌电路。

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里面实现了最新的一个国外文章里的memristor模型，还编写了用户接口和GUI，很实用，很好的学习资料。