忆阻神经网络联想学习电路设计与分析
| 中文摘要 | 第3-4页 |
| 英文摘要 | 第4-5页 |
| 1 绪论 | 第8-13页 |
| 1.1 课题研究背景及现状 | 第8-10页 |
| 1.1.1 课题研究背景 | 第8-10页 |
| 1.1.2 课题研究现状 | 第10页 |
| 1.2 本文研究内容与意义 | 第10-11页 |
| 1.3 文章结构 | 第11-13页 |
| 2 忆阻器模型理论基础与仿真 | 第13-27页 |
| 2.1 忆阻器起源 | 第13-14页 |
| 2.2 忆阻器定义 | 第14-15页 |
| 2.3 HP忆阻器模型 | 第15-18页 |
| 2.4 忆阻器模型SPICE仿真与性能分析 | 第18-22页 |
| 2.4.1 SPICE简介 | 第18页 |
| 2.4.2 忆阻器SPICE模型搭建 | 第18-20页 |
| 2.4.3 忆阻器模型SPICE仿真 | 第20-22页 |
| 2.5 脉冲作用下忆阻器性能分析 | 第22-26页 |
| 2.6 本章小结 | 第26-27页 |
| 3 人工神经网络及学习算法 | 第27-36页 |
| 3.1 人工神经网络发展历程 | 第27-32页 |
| 3.1.1 早期发展 | 第27-28页 |
| 3.1.2 发展休眠时期 | 第28-29页 |
| 3.1.3 发展复苏时期 | 第29-31页 |
| 3.1.4 发展高潮时期 | 第31-32页 |
| 3.2 人工神经元模型 | 第32-33页 |
| 3.2.1 概念模型定义 | 第32-33页 |
| 3.2.2 人工神经元的“整合—激发” | 第33页 |
| 3.3 HEBB学习 | 第33-35页 |
| 3.3.1 HEBB猜想 | 第33-34页 |
| 3.3.2 HEBB学习规律 | 第34页 |
| 3.3.3 神经结构自组织与Pavlov实验 | 第34-35页 |
| 3.4 本章小结 | 第35-36页 |
| 4 忆阻人工神经网络电路设计 | 第36-53页 |
| 4.1 人工神经元电路 | 第36-38页 |
| 4.1.1 人工神经元电路研究背景 | 第36-37页 |
| 4.1.2 Mead型神经元电路分析 | 第37-38页 |
| 4.2 神经元电路基础元件分析 | 第38-41页 |
| 4.2.1 纳米级TFT元件模型分析 | 第38-39页 |
| 4.2.2 纳米级TFT元件SPICE模型仿真 | 第39-41页 |
| 4.3 反相器电路 | 第41-43页 |
| 4.4 电容器工作原理 | 第43-45页 |
| 4.4.1 电容器概念 | 第43页 |
| 4.4.2 电容器充放电原理 | 第43-45页 |
| 4.5 忆阻神经网络电路设计 | 第45-49页 |
| 4.6 忆阻器突触 | 第49-52页 |
| 4.6.1 突触定义 | 第49-50页 |
| 4.6.2 突触电路设计 | 第50-51页 |
| 4.6.3 突触电路HEBB学习 | 第51-52页 |
| 4.7 本章小结 | 第52-53页 |
| 5 HEBB联想学习SPICE仿真 | 第53-60页 |
| 5.1 神经网络学习规则 | 第53-54页 |
| 5.2 联想学习仿真实验 | 第54-56页 |
| 5.3 激励信号重合识别 | 第56-59页 |
| 5.4 本章小结 | 第59-60页 |
| 6 总结与展望 | 第60-62页 |
| 6.1 总结 | 第60页 |
| 6.2 展望 | 第60-62页 |
| 致谢 | 第62-63页 |
| 参考文献 | 第63-66页 |
| 附录 | 第66-67页 |
| A.作者在攻读学位期间发表的论文目录 | 第66页 |
| B.作者在攻读学位期间参加的科研项目目录 | 第66页 |
| C.HP忆阻器SPICE模型代码 | 第66-67页 |
