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为了解决传统脉冲耦合神经网络模型硬件化效率低下和固有参数估计问题,基于忆阻器模型设计阈值发生器模块电路,可以同步改变输入激励下的阈值电位。并且,利用忆阻器实现网络连接参数的动态变化。实验结果表明,将改进后的网络用于图像边缘检测任务,通过MATLAB仿真实验,迭代次数更少,比传统PCNN模型的图像处理效率提高了13%,并有效地保留了图像边缘的细节。基于忆阻器的脉冲耦合神经网络不仅能简单高效地处理图像边缘数据,而且能有效抑制图像背景的噪声,同时也能提高图像边缘细节的连续性。