用于神经形态网络和非线性控制系统的准周期AlGaAs超晶格

提出了将准周期AlGaAs超晶格作为FitzHugh-Nagumo神经形态网络的非线性元件，并以斐波那契超晶格和形数超晶格为例进行了理论研究。形数超晶格的符号序列通过对斐波那契超晶格符号序列进行分解产生。分解的每一段长度等于相应的形数。研究表明，基于斐波那契和形数超晶格的非线性网络比基于具有三次电压-电流特性的传统二极管的网络提供更优的半色调图像并行滤波。发现形数超晶格F011(1)作为非线性网络元件，其滤波误差几乎比传统的“立方”二极管小一半。这些优势由准周期超晶格电压-电流特性下降部分的波状形状解释，这导致网络单元的多稳态。这种多稳态预示着新的有趣非线性动力学现象。多种多样的电压-电流特性波状形式为准周期超晶格特别是形数超晶格在从神经系统建模到非线性控制系统开发的许多领域开辟了新的有趣可能性。