混沌光储备池并行计算的理论与关键技术研究

Artificial neural network (ANN) is a kind of brain-like information processing mathematical model. At present, the defects of the ANN are complex training process, too many nodes, complex hardware, low-speed signal processing, which restrict its development and application. Chaotic optical reservoir computation is a new type of ANN model with the following advantages: simple training process, the chaos states for different moments as the nodes by the time-division-multiplexing, a chaotic system in the middle layer instead of the current neural network, fast-speed and parallel ability owing to the optical information processing. . According to our research and patents, the subject for this project concentrates on the research of the chaotic optical reservoir parallel computation (RPC), which includes the following main contents: To design and realize the dual-loop chaotic optical RPC subject to the opto-electronic feedback, which can allow the simultaneous input and output for two signals. To study mutual- injection chaotic optical RPC subject to the opto-electronic feedback for improvement the processing speed further. To design FPGA boards for realizing the hardware of the input layer. To realize the time-division- multiplexing, multiplication, and sum function for the output layer using the electro-optic modulator, differential opto-electronic detector, and capacitance. The successful implementation of this project can promote the research and application of ANN and provide guidance and reference for the study of the novel calculation and the brain-like calculation.

人工神经网络是一种模拟人脑进行信息处理的仿生学数学模型，目前存在训练过程繁琐、节点数量多、硬件实现复杂、信号处理速度低等缺陷，在一定程度上制约了其发展和应用。混沌光储备池计算是一种新型人工神经网络计算模型，具有训练过程简单、采用时分复用将不同时刻的混沌状态作为节点、用一个混沌系统来取代目前神经网络的中间层、具有光学处理的快速和并行能力等优点。.本项目依据课题组的预研和专利，围绕混沌光储备池的并行计算进行研究：设计并实现可以两路信号同时输入输出的双环光电反馈混沌光储备池并行计算装置；研究互注入光电反馈混沌光储备池并行计算，进一步提高处理速度。设计FPGA电路，以实现输入层的硬件化；通过电光调制器、差分光电探测器和电容等光电器件，实现输出层的时分复用、相乘、求和等功能。本项目的成功实施，可以推动人工神经网络的研究及应用，为新型计算和类脑计算的研究提供重要的借鉴意义和指导作用。

混沌光储备池计算是一种新型的人工神经网络计算模型，是利用激光非线性动力学特性实现的，具有训练简单、节点少、硬件实现容易、处理速度快等优点。本项目围绕混沌光储备池并行计算中的理论与核心技术开展研究，主要完成的工作阐述如下：.①　理论分析了单环光电反馈混沌光数学模型，并进行了仿真研究，为混沌光储备池计算的建模提供了重要的支撑。 .②　分析了双环光电反馈混沌光的产生及动力学演化过程，为混沌光储备池并行计算的研究提供了理论支撑。.③　建立了光电反馈混沌光储备池计算的数学模型，仿真验证了模型的可行性，并用于光分组交换网络中的光分组头识别，为混沌光储备池计算实验系统的搭建提供了理论指导。 .④　提出了3套混沌光储备池并行计算的方案，即：双环光电反馈混沌储备池并行计算方案、基于半导体环形激光器的混沌储备池并行计算方案、三输入光电反馈混沌储备池并行计算方案，对每种方案建立了数学模型，并仿真实现了光分组头的并行识别。.⑤　设计并研制了小型、性能稳定的光电反馈混沌光储备池计算系统，并成功实现了光分组交换网络中的光分组头识别。 .在本项目的支持下，课题组共在国际期刊上发表学术论文6篇，全部被SCI收录，获得国家发明专利授权1项、实用新型专利授权2项，申请国家发明专利2项、实用新型专利1项。项目负责人入选河北省“三三三人才工程”第三层次，共培养硕士研究生3名，已毕业2名。项目执行期间，项目负责人及项目组主要成员承办国际学术会议1次，赴上海、北京、太原、哈尔滨、重庆、南京、长春等地参加学术会议8人次。