Zellulare Nichtlineare Netzwerke : Anwendungen in der Informationstechnologie

Zellulare Nichtlineare Netzwerke (CNN) wurden 1988 von Chua und Yang (Chua und Yang, 1988) eingeführt. Diese Netzwerke sind dadurch gekennzeichnet, dass eine Zelle, die die kleinste Einheit eines CNN darstellt, nur mit Zellen innerhalb einer bestimmten Umgebung verbunden ist. üblicherweise sind Art und Stärke der Wechselwirkung zwischen zwei Zellen eines CNN translationsinvariant, d.h. sie hängen nur von der relativen Lage beider Zellen zueinander ab. Im Vordergrund aktueller Arbeiten stehen auf derartigen Netzwerken basierende schaltungstechnische Realisierungen mit bis zu 176x144 Zellen, die eine direkte Verbindung zu zweidimensionalen optischen Sensor-Anordnungen aufweisen. Über einen separaten Speicherbereich können die Zellkopplungen eines Netzwerks verändert werden, wodurch eine adaptive Verarbeitung von mehrdimensionalen Sensorsignalen ermöglicht wird. Das kürzlich vorgestellte so genannte EyeRis System (Anafocus Ltd.) enthält zusätzlich noch einen Standardprozessor und stellt (bei einer Größe vergleichbar mit der einer Kreditkarte) daher ein vollständiges superschnelles System zur Informationsverarbeitung dar. In diesem Beitrag sollen, nach einem kurzen Überblick über die Eigenschaften von CNN, aktuelle Realisierungen und exemplarisch eine neuere eigene Anwendung vorgestellt und besprochen werden

Complex dynamics in nearly symmetric three-cell cellular neural networks

The paper introduces a class of third-order nonsymmetric Cellular Neural Networks (CNNs), and shows through computer simulations that they undergo a cascade of period doubling bifurcations which leads to the birth of a large-size complex attractor. A major point is that these bifurcations and complex dynamics happen in a small neighborhood of a particular CNN with a symmetric interconnection matrix