25、探索细胞神经网络（CNNs）在现代工程中的应用与设计

探索细胞神经网络（CNNs）在现代工程中的应用与设计

1. 细胞神经网络（CNNs）简介

细胞神经网络（CNNs）是一种特殊的非线性电路家族，自1988年由Leon O. Chua和Lin Yang首次提出以来，已在电路与系统社区中获得了广泛关注和成功。CNNs的独特之处在于其能够模拟复杂的非线性动力学行为，从而在多个学科领域中找到了应用，包括机器人学、系统理论、物理学、神经生理学、生物学、信息处理等。

1.1 CNN的基本概念

CNNs由一系列互连的细胞（cell）构成，每个细胞通常由一个电容和一个电阻并联组成，并通过电压控制电流源（VCCS）连接。细胞之间的局部交互使得CNNs能够有效地处理和分类信号。CNN的基本结构可以分为以下几个部分：

• 细胞 ：每个细胞是一个基本的非线性动力学单元，负责处理局部信息。
• CNN阵列 ：多个细胞按一定规则排列形成的阵列，用于处理更大范围的信息。
• 模板 ：定义细胞间交互规则的矩阵，决定了细胞的输入输出关系。

1.2 CNN的泛化形式

随着研究的深入，CNNs的概念得到了进一步扩展，出现了多种泛化形式：

• 非线性CNNs ：引入非线性元素，增强了CNNs的表达能力。
• 延迟CNNs ：考虑时间延迟因素，模拟更复杂的动态行为。