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摘要
局部有源忆阻器能放大微弱信号,具有纳米级、记忆性和低功耗等优势,是搭建振荡器
和人工神经网络的优良器件。目前对局部有源忆阻器的理论分析大多局限于特定的单一模型,
缺乏一般性的分析方法。为此,本文针对通用型局部有源忆阻器展开定量理论分析,得到忆
阻器及其振荡器的一般性规律和通用性设计方法。在此基础上,提出了局部有源忆阻器的简
化建模方法,设计了神经元电路,构建了神经网络用于模式识别。
本文的主要创新性工作如下:
(1)基于小信号分析方法、局部有源和霍普分岔理论提出了适用于通用型局部有源忆阻
器及其振荡电路的一般性分析方法。揭示了三个重要物理参数对该忆阻器及其振荡电路的重
要影响规律,其中包括小信号导纳(阻抗)函数,振荡电路工作频率和外加动态元件取值范围
与三个物理参数之间的定量关系。为了验证以上理论分析,提出了三种不同的流控型局部有
源忆阻器数学模型,尽管数学模型不同但它们的重要物理参数完全一致,仿真结果表明该三
种忆阻器展现出高度相似的电学行为,验证了理论分析正确性。
(2)针对澳大利亚国立大学电子材料工程系教授RobertGlenElliman的团队提供的氧化铌
忆阻器件实验数据,提出了一种简化的建模方法。氧化铌忆阻器的静态电压电流(DCV-I)曲
线可大致分为三部分:高阻区、负微分电阻区和低阻区。采用分段线性法近似拟合了该忆阻
器的DCV-I关系,并结合其动态行为建立了数学模型。首先以物理模型为例,将DCV-I曲
线进一步细分为四段,即三个拐点,仿真验证了建模方法的有效性。然后以实际纳米器件为
研究对象,采用了改进的五段模型,实验结果表明该模型可以准确地拟合忆阻器的静态特性
和动态行为。
(3)基于局部有源忆阻器分别设计了二阶和三阶神经元电路,并揭示了重要物理参数对
神经元尖峰放电行为的影响规律。在不同的输入电压和电路参数下,探究神经元电路产生的
多种神经形态行为。仿真结果表明,二阶和三阶神经元电路均可发放尖峰信号,三阶神经元
电路具有更加丰富的神经形态动力学行为,包括混沌行为、不应期行为和尖峰潜伏期行为等。
(4)采用NbO忆阻器件作为神经元,阈值型压控忆阻器为突触,建立了一种全电路神
25
经网络用于模式识别。根据提出的无监督学习方法,突触权值在整个过程中进行更新,只有
受刺激最大的神经元的突触权值符合输入模式。以3张5×3像素二值图像为例进行识别,
仿真结果表明该电路可以正确地识别出不同的模式,验证了所提方法的有效性。
关键词:忆阻器,局部有源,建模,神经元,模式识别
ABSTRACT
Locally-activememristor(LAM)canamplifyweaksignals.Ithastheadvantagesofnano-scale,
memory,andlowpowerconsumption.Itisanexcellentdeviceforbuildingoscillatorsandartificial
neuralnetworks.Atpresent,thetheoreticalanalysisofLAMismostlylimitedtoaspecificsingle
modelandlacksageneralanalysismethod.Therefore,thispapercarriesoutthequantitative
theoreticalanalysisforgeneralLAMs.Weobtainthegenerallawanduniversaldesignmethodfor
generalLAMsandtheiroscillators.Onthisbasis,asimplifiedmodelingmethodofLAMisproposed,
theLAM-basedneuroncircuitisdesigned,andamemristiveneuralnetworkisconstructedforpattern
recognition.
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