利用改进的多稳态忆阻器模拟神经元耦合突触，提出一种忆阻Hopfield神经网络(HNN)模型。用分岔图、Lyapunov指数谱、相图、庞加莱截面等对其动力学行为进行理论分析与数值仿真。结果表明: 该忆阻HNN不仅能够产生不同拓扑结构的混沌吸引子，而且能够产生高度依赖忆阻初值的位移调控动力学行为。最后，基于该忆阻HNN设计一种混沌图像加密系统，重点分析系统的直方图、相关性、信息裔以及密钥敏感性。结果表明：所设计的图像加密算法能够有效抵抗各种内外统计分析攻击，具有较高的安全性。
提出一种新型忆阻器模型, 利用标准非线性理论分析三个忆阻特性, 并设计模拟电路。基于忆阻突触, 构建一个忆阻突触耦合环形Hopfield神经网络模型。采用分岔图、李雅普诺夫指数谱、时序图等方法, 揭示与忆阻突触密切相关的特殊动力学行为。数值仿真表明: 在忆阻突触权重的影响下, 它能够产生多种对称簇发放电模式和复杂的混沌行为。实现了该忆阻环形神经网络的模拟等效电路, 并由PSIM电路仿真验证MATLAB数值仿真的正确性。
