关键词:
忆阻器
局部有源
振荡器
神经元
硬件实现
摘要:
局部有源忆阻器(locally-active memristor,LAM)凭借其纳米级尺度、非线性和局部有源等特性,已经成为了模拟神经元类脑行为的最佳候选器件之一。从电路层面上看,神经元是一种可以产生尖峰振荡,自维持振荡甚至混沌振荡的振荡器。为此,本文基于局部有源理论和Hopf分岔理论,采用小信号分析方法,针对通用型LAMs展开了定量理论分析,设计了多种含电抗振荡器结构模拟生物神经元。考虑到电抗元件会影响振荡器的集成度,进一步提出了基于LAMs的无电抗振荡器,研究了振荡器参数设计方法,构建无电抗忆阻神经网络并应用于模式识别。本文的主要创新点如下:
(1)提出了一种简单的电压控制型(voltage-controlled,VC)LAM数学模型,通过揭示其非线性动力学特性,设计了二阶神经元电路,模拟了生物触觉神经元的频率特性。为了实现更多的神经形态行为,进一步设计了基于电流控制型(current-controlled,CC)LAM的三阶忆阻神经元电路,模拟了全或无、脉冲发放、多峰发放、静息态、周期尖峰、单尖峰和混沌振荡等行为。并通过小信号分析方法和三维动力学地图,定性研究了尖峰和混沌行为的发放机理。最后,设计了VC LAM和CC LAM的硬件仿真器,硬件实现人工神经元电路,实验结果和仿真分析基本一致;(2)基于通用型LAMs的小信号阻抗特性,首次提出了两种不同的基于LAMs的无电抗振荡器拓扑。该振荡器仅由两个LAMs组成,两个不同的LAMs分别呈现小信号容抗和感抗特性,因此电路中不需要额外的电抗元件,集成度更高。基于Hopf分岔理论和小信号分析方法,定量推导了振荡器的振荡条件,理论分析表明电路振荡与三个关键参数有关。引用了简单的VC LAM数学模型,设计了VC LAM浮地型仿真器并构建了基于VC LAM的无电抗振荡器,仿真结果和硬件实验证明了无电抗振荡器的可行性和理论分析的正确性。进一步引用了Nb O LAM分段线性数学模型,通过建立基于CC LAM的无电抗振荡器,给出了忆阻器详细的参数设计方法,研究了LAMs模型参数对振荡器性能的影响,为振荡器优化提供理论指导;(3)为探索无电抗振荡器在神经形态计算领域的应用,设计了无电抗忆阻神经网络并应用于模式识别。引用了一种基于Ag/Ag In Sb Te/Ta(AIST)的阈值型忆阻器,设计了AIST忆阻交叉阵列,并研究了AIST忆阻器阻值调节方法。为避免1M结构的漏电流问题,设计了1T1M结构的无电抗忆阻神经网络,实现了3种数字模式识别;针对1T1M结构在复杂模式中的误识别问题,设计了2T2M阵列,实现了10种字母模式识别。