基于惠普忆阻器的神经网络构建及其在车牌识别上的应用开题报告

1. 本选题研究的目的及意义

近年来，随着人工智能技术的飞速发展，神经网络作为其核心技术之一，在图像识别、自然语言处理等领域展现出巨大的应用潜力。

然而，传统的神经网络模型通常需要大量的计算资源和存储空间，限制了其在移动设备和嵌入式系统等资源受限场景下的应用。

忆阻器作为一种新型的非易失性存储器件，具有非线性电阻特性、低功耗、高集成密度等优势，为构建高效节能的神经网络提供了新的思路。

2. 本选题国内外研究状况综述

近年来，忆阻器神经网络作为一种新兴的神经形态计算架构，引起了国内外学者的广泛关注和深入研究。

1. 国内研究现状

3. 本选题研究的主要内容及写作提纲

本选题研究的主要内容如下:

1. 主要内容

1.针对惠普忆阻器模型进行深入研究，分析其电学特性，并构建相应的仿真模型，为后续的神经网络设计提供基础。

4. 研究的方法与步骤

本研究将采用以下研究方法和步骤：
1.文献调研：通过查阅国内外相关文献，了解忆阻器、神经网络、车牌识别等领域的研究现状和最新进展，为本研究提供理论基础和技术参考。

2.忆阻器模型建立与仿真：研究惠普忆阻器的物理结构和工作原理，建立其数学模型，并利用仿真软件对其电学特性进行仿真分析。

3.忆阻器神经网络构建：设计基于惠普忆阻器的神经元模型，并将其应用于构建卷积神经网络，研究网络结构、参数设置等对网络性能的影响。

5. 研究的创新点

本研究的创新点在于：
1.提出了一种基于惠普忆阻器的cnn神经网络模型，利用忆阻器的非线性电阻特性来模拟神经元的突触可塑性，实现了高效的神经网络计算。

2.将所提出的忆阻器cnn模型应用于车牌识别领域，设计了一种基于忆阻器的车牌识别系统，并在公开数据集上进行了验证。

3.对所提出的车牌识别系统的性能进行了评估，并与传统方法进行了比较，结果表明，本研究方法具有更高的识别准确率和更快的识别速度。

6. 计划与进度安排

第一阶段 （2024.12~2024.1）确认选题，了解毕业论文的相关步骤。

第二阶段（2024.1~2024.2）查询阅读相关文献，列出提纲

第三阶段（2024.2~2024.3）查询资料，学习相关论文

7. 参考文献（20个中文5个英文）

[1] 张燕. 基于深度学习的车牌识别系统设计与实现[d]. 北京:北京邮电大学,2019.

[2] 刘洋. 基于深度学习的车牌识别算法研究[d]. 成都:电子科技大学,2018.

[3] 李晓光,王世刚,王磊,等. 基于深度学习的车牌识别方法综述[j]. 计算机工程与应用,2020,56(22):34-44.