忆阻多吸引子Rulkov神经元模型

增强混沌更复杂

在经典Rulkov神经元模型基础上引入忆阻项,实现鲁棒增强的混沌复杂度和同质多稳定性,且振幅可无界调制。

Yichen, Wang · 张森 · 王子路 · Wang, Jie · Peng, Xuenan · 华国环

IEEE Internet of Things Journal 2025

技术优势

混沌复杂度显著提升

通过精确调节忆阻参数,混沌复杂度显著增加,提高序列不可预测性。

吸引子数量可灵活控制

调节忆阻内部参数即可灵活控制多带混沌吸引子的数量。

振幅可无界调制

调节模型参数可实现振幅的无界调制,增强信号适应性。

应用场景