忆阻桥式突触电路研究及应用

【摘要】随着信息技术的快速发展,需要处理的数据信息、也越来越多,因此具有并行计算优势的神经形态系统在信息处理中的作用也越来越大。但是晶体管的尺寸缩小即将到达极限,这使得依赖于电子技术发展的神经形态系统的研究也即将面临技术瓶颈的挑战。在神经形态系统中,一个重要的难题在于电子突触难以满足处理实时的、复杂的情况的要求。忆阻器这一具有天然信息存储能力和纳米级尺寸的类突触元件,非常适合作为电子突触的设计需求,受到许多研究者的注意。采用自旋忆阻器与电阻搭配构建的桥式突触电路,具有结构简单,控制精确等优点,在神经形态系统中得到了良好的验证。所以该忆阻突触电路有望应用于超大规模集成电路(VLSI)、图像处理、人工智能等领域。本文首先探讨了HP忆阻器的基本理论和性质,并对新提出的忆阻器模型——自旋忆阻器进行了研究,建立其模型并分析了这种忆阻器的典型特性；接着将压控自旋忆阻器与电阻结合,设计了一种新的桥式突触电路,并分析了典型突触电路和自旋忆阻器桥式突触电路的优势；随后将该突触电路应用到忆阻细胞自动机中,观察了该型忆阻细胞自动机在Brian’sBrain规则下的迭代现象：然后,根据忆阻细胞自动机初始状态的敏感性和连接突触状态的复杂性,设计了一种基于忆阻细胞自动机的图像加密算法；最后,鉴于该突触在细胞自动机中的有效应用,我们为细胞神经网络设计了基于STDP学习规则的忆阻突触电路,构建不同权值的模板,实现了细胞神经网络在图像处理中的应用。本文设计的基于自旋忆阻器的桥式突触电路结构更加简单,突触权值的调节也更加准确,与具有良好VLSI特性的细胞神经网络等相结合,有望推进神经形态系统的发展。同时本文的研究成果也可为设计新型的超高集成度且具有仿生性的智能系统提供帮助。
【作者】王晓东；
【导师】王丽丹；
【作者基本信息】西南大学，信号与信息处理，2014，硕士
【关键词】自旋忆阻器；桥式突触电路；神经形态系统；图像处理；

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