文献

J-GLOBAL ID：202202241984636158   整理番号：22A0959891

2Dハイパーカオス離散メムリスティブマップと貯留層計算への応用【JST・京大機械翻訳】

A 2D Hyperchaotic Discrete Memristive Map and Application in Reservoir Computing

著者 (2件)： Deng Yue (College of Electrical Engineering and Automation, Shandong University of Science and Technology, Qingdao, China) ,  Li Yuxia (College of Electrical Engineering and Automation, Shandong University of Science and Technology, Qingdao, China)
資料名： IEEE Transactions on Circuits and Systems 2: Express Briefs  (IEEE Transactions on Circuits and Systems 2: Express Briefs)
巻： 69  号： 3  ページ： 1817-1821  発行年： 2022年 
JST資料番号： W0347A  ISSN： 1549-7747  CODEN： ITCSFK  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 連続メムリスタと比較して,離散メムリスタは深く研究されていない。本研究では,新しい離散メモリスタモデルとそのピンチヒステリシスループを調べた。このモデルに基づいて,単純な2Dハイパーカオスマップとその動力学を示した。貯水池コンピューティングは,ニューラルネットワークの拡張であり,それは適切な注意を受けた。これまで,貯留層上の離散メムリスタの応用は報告されていない。この目的のために,離散メムリスタベースマップを貯留層として考察し,非線形回帰タスクによりその性能を検証した。結果は,メムリスタベースの地図が貯留層として効果的に使用でき,貯留層計算システムが将来における効率的処理時間信号の方法にさらに進むことを示した。Copyright 2022 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 貯水池 ,  加工時間 ,  計算機システム ,  ニューラルネットワーク ,  モデル ,  *二次元
準シソーラス用語： ヒステリシスループ ,  線形回帰 ,  *貯留層 ,  メモリスタ ,  *ハイパーカオス , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I) ,  パターン認識  (JE07000S)

タイトルに関連する用語 (5件)： 2D ,  ハイパーカオス ,  貯留層 ,  計算 ,  応用