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Multi-scroll hidden attractor in memristive HR neuron model under electromagnetic radiation and its applications

吸引子 记忆电阻器 相图 随机性 生物神经元模型 李雅普诺夫指数 计算机科学 拓扑(电路) 分叉 统计物理学 物理 算法 控制理论(社会学) 人工神经网络 人工智能 非线性系统 数学 数学分析 混乱的 量子力学 组合数学 统计 控制(管理)
作者
Sen Zhang,Jiahao Zheng,Xiaoping Wang,Zhigang Zeng
出处
期刊:Chaos [American Institute of Physics]
卷期号:31 (1) 被引量:112
标识
DOI:10.1063/5.0035595
摘要

This paper aims to propose a novel no-equilibrium Hindmarsh–Rose (HR) neuron model with memristive electromagnetic radiation effect. Compared with other memristor-based HR neuron models, the uniqueness of this memristive HR neuron model is that it can generate multi-scroll hidden attractors with sophisticated topological structures and the parity of the scrolls can be controlled conveniently with changing the internal parameters of the memristor. In particular, the number of scrolls of the multi-scroll hidden attractors is also associated with the intensity of external electromagnetic radiation stimuli. The complex dynamics is numerically studied through phase portraits, bifurcation diagrams, Lyapunov exponents, and a two-parameter diagram. Furthermore, hardware circuit experiments are carried out to demonstrate theoretical analyses and numerical simulations. From the perspective of engineering application, a pseudo-random number generator is designed. Besides, an image encryption application and security analysis are also performed. The obtained results show that the memristive HR neuron model possesses excellent randomness and high security, which is suitable for chaos-based real-world applications.
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