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面向人工神经网络应用的忆阻器器件及集成技术研究

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

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