摘要 | 第5-6页 |
ABSTRACT | 第6-7页 |
第1章 绪论 | 第15-25页 |
1.1 前言 | 第15-17页 |
1.2 人工神经网络概述 | 第17-20页 |
1.2.1 人工神经网络的计算原理 | 第18-19页 |
1.2.2 深度神经网络(DNN) | 第19页 |
1.2.3 脉冲神经网络(SNN) | 第19-20页 |
1.3 人工神经网络的硬件实现 | 第20-23页 |
1.3.1 基于CMOS电路的人工神经网络 | 第21-22页 |
1.3.2 基于忆阻器的人工神经网络 | 第22-23页 |
1.4 选题意义与研究内容 | 第23-25页 |
第2章 面向人工神经网络应用的忆阻器件 | 第25-49页 |
2.1 忆阻器分类 | 第25-29页 |
2.1.1 相变基忆阻器 | 第25-26页 |
2.1.2 磁阻基忆阻器 | 第26-27页 |
2.1.3 铁电基忆阻器 | 第27-28页 |
2.1.4 氧化还原基忆阻器 | 第28-29页 |
2.1.5 不同种类忆阻器对比 | 第29页 |
2.2 氧化还原基忆阻器的阻变机制 | 第29-34页 |
2.2.1 金属离子导电细丝型阻变机制 | 第30-31页 |
2.2.2 氧空位导电细丝型阻变机制 | 第31-33页 |
2.2.3 界面型阻变机制 | 第33-34页 |
2.3 忆阻器件需求 | 第34-42页 |
2.3.1 保持性与耐受性 | 第34-35页 |
2.3.2 操作电压与读电压 | 第35页 |
2.3.3 电导变化响应 | 第35-42页 |
2.4 忆阻器阵列需求 | 第42-48页 |
2.4.1 忆阻器阵列结构 | 第42-43页 |
2.4.2 忆阻器阵列漏电流问题 | 第43-44页 |
2.4.3 漏电流解决方案 | 第44-48页 |
2.5 本章小结 | 第48-49页 |
第3章 TaO_x基忆阻器的线性度研究 | 第49-63页 |
3.1 材料选择 | 第49页 |
3.2 制备工艺与器件表征 | 第49-51页 |
3.3 TaO_x基忆阻器的电学特性 | 第51-55页 |
3.3.1 Ta/TaO_x/Pt | 第51-53页 |
3.3.2 Mo/TaO_x/Pt | 第53-54页 |
3.3.3 W/TaO_x/Pt | 第54页 |
3.3.4 Ti/TaO_x/Pt | 第54-55页 |
3.4 TaO_x基忆阻器的I-V线性度 | 第55-57页 |
3.5 TaO_x基忆阻器的电导变化线性度 | 第57-59页 |
3.6 机理分析 | 第59-61页 |
3.7 神经网络仿真结果 | 第61页 |
3.8 本章小结 | 第61-63页 |
第4章 TaO_x基选通器件及其与忆阻器的集成研究 | 第63-81页 |
4.1 选通器件的分类 | 第63-67页 |
4.1.1 阈值型选通器件 | 第63-65页 |
4.1.2 电流连续型选通器件 | 第65-67页 |
4.2 选通器件的设计与制备 | 第67-69页 |
4.2.1 器件材料选择 | 第67页 |
4.2.2 器件结构设计 | 第67-68页 |
4.2.3 器件制备流程 | 第68-69页 |
4.3 选通器件的电学特性 | 第69-73页 |
4.3.1 200℃,300 s氧化条件下Ru/TaO_x/Ta选通器件的电学特性 | 第69-70页 |
4.3.2 300℃,300 s氧化条件下Ru/TaO_x/Ta选通器件的电学特性 | 第70-71页 |
4.3.3 400℃,300 s氧化条件下Ru/TaO_x/Ta选通器件的电学特性 | 第71-72页 |
4.3.4 不同氧化条件选通器件的电学特性对比 | 第72-73页 |
4.3.5 本文工作与已报道的选通器件的对比 | 第73页 |
4.4 选通器件的机理分析 | 第73-74页 |
4.5 选通器件与忆阻器件的集成 | 第74-80页 |
4.5.1 Ru/TaO_x/Ta选通器件与忆阻器件的集成 | 第74-78页 |
4.5.2 Ru/TaO_x/W选通器件与忆阻器件的集成 | 第78-80页 |
4.6 本章小结 | 第80-81页 |
第5章 总结与展望 | 第81-84页 |
5.1 总结 | 第81-82页 |
5.2 展望 | 第82-84页 |
参考文献 | 第84-91页 |
致谢 | 第91-92页 |
在读期间发表的学术论文与取得的其他研究成果 | 第92页 |