N型局部有源忆阻器的神经形态行为

局部有源忆阻器(locally-active memristor,LAM)凭借其高集成度、低功耗和局部有源特性等优点,在神经形态计算领域显示出巨大的潜力.本文提出了一种简单的N型LAM数学模型,通过揭示其非线性动力特性,设计了N型LAM神经元电路.采用Hopf分岔、数值分析等方法定量研究了该电路的动力学行为,成功模拟了多种神经形态行为,包括全或无行为、尖峰、簇发、周期振荡等.并利用该神经元电路结构模拟了生物触觉神经元的频率特性.仿真结果表明:当输入信号幅值低于阈值时,神经元电路输出信号的振荡频率与输入信号强度呈正相关(即兴奋状态),并在阈值处达到最大值.随后,继续增大激励强度,振荡频率则逐渐降低(即保护性抑制状态).最后,设计了N型LAM硬件仿真器,并完成了人工神经元电路的硬件实现,实验结果与仿真结果、理论分析相一致,验证了该N型LAM具备的神经形态行为.     

蔡氏结型忆阻器的简化及其神经元电路的硬件实现

蔡氏结型忆阻器(Chua corsage memristor, CCM)属于压控型局部有源忆阻器,具有复杂的动力学行为,在神经形态计算领域具有潜在的应用价值.根据静态电压-电流特性曲线, CCM可分为二翼、四翼和六翼型.本文基于神经形态行为的产生机制,将CCM的数学模型进行简化,简化后的模型表达式中无绝对值符号,且小信号等效电路的导纳函数与简化前完全相同.进一步采用简化的CCM模型与电容和电感元件相连,构建了三阶神经元电路.利用局部有源、混沌边缘、及李雅普诺夫指数等理论分析方法,预测了该神经元电路产生神经形态行为的参数域.根据简化的CCM数学模型,采用运算放大器、乘法器、电阻和电容等常用电路元件构建了该忆阻器的电路仿真器,并连接电容和电感进一步给出了神经元电路的硬件实现.实验结果表明该神经元电路可以产生丰富的神经形态行为,包括静息状态、周期尖峰、混沌状态、双峰响应、周期振荡现象、全或无现象和尖峰簇发现象.     

NbOx忆阻神经元的设计及其在尖峰神经网络中的应用

NbO_x忆阻器凭借其纳米尺寸、阈值切换及局部有源特性在神经形态计算领域展现出巨大的应用前景.对NbO_x忆阻器动力学特性的深入分析和研究有利于忆阻神经元电路的设计和优化.本文基于局部有源理论,采用小信号分析方法对NbO_x忆阻器物理模型展开了研究,定量分析了产生尖峰振荡的区域和条件,并确定了激励信号幅值和尖峰频率之间的定量关系.基于上述理论分析,进一步设计了NbO_x忆阻器神经元,并结合忆阻突触十字交叉阵列,构建了25×10的尖峰神经网络(spiking neuron network,SNN).最后,分别利用频率编码和时间编码两种方式,有效地实现了数字0到9模式的识别功能.     

二维映射神经元模型中频率依赖的随机共振

通过数值模拟方法, 研究了在具有稳定次阈值振荡特性的二维映射神经元体系中, 噪声对体系非线性动力学的调控作用. 通过计算发现了噪声诱导的动作电位和随机共振现象. 另外,还研究了体系的控制参数及输入信号的频率对体系动力学的影响, 发现了该体系中频率依赖的随机共振现象. 关键词： 二维映射神经元模型 次阈值振荡 高斯白噪声 随机共振     

二维映射神经元模型中的相干双共振

在具有稳定次阈值振荡特性的二维映射神经元模型中,研究了在没有外界输入信号时噪声对体系动力学的影响.通过数值计算发现了当体系的确定性动力学处于静息状态时,噪声可以诱导出神经元膜电位的随机振荡,而且随着噪声强度的变化,这种振荡的相干性具有两个极大值.另外我们还研究了当体系的确定性动力学处于稳定次阈值振荡及神经脉冲状态时的噪声效应,结果表明噪声对体系动力学的影响与其确定性动力学的分岔特性密切相关.     

面向神经形态感知和计算的柔性忆阻器基脉冲神经元

受人脑工作模式的启发,脉冲神经元作为人工感知系统和神经形态计算体系的基本计算单元发挥着重要作用.然而,基于传统互补金属氧化物半导体技术的神经元电路结构复杂,功耗高,且缺乏柔韧性,不利于大规模集成和与人体兼容的柔性感知系统的应用.本文制备的柔性忆阻器展示出了稳定的阈值转变特性和优异的机械弯折特性,其弯折半径可达1.5 mm,弯折次数可达10~4次.基于此器件构建的神经元电路实现了神经元的关键积分放电特性,且其频率-输入电压关系具有整流线性单元相似性,可实现基于转换法的脉冲神经网络中神经元的非线性处理功能.此外,基于电子传输机制和构建的核壳模型,对柔性忆阻器的工作机制进行分析,提出了电场和热激发主导的阈值转变机制;进一步对忆阻器和神经元的电学特性进行电路仿真模拟,验证了柔性忆阻器和神经元电路工作机制的合理性.本文对柔性神经元的研究可为神经形态感知和计算系统的构建提供硬件基础和理论指导.     

平均电流控制型Boost功率因数校正变换器中的中频振荡现象分析

基于输入电压可用其有效值代替以及电感电流与输出电压的波动频率远低于变换器开关频率的假设,建立了用于描述平均电流控制型Boost PFC变换器动力学行为的小信号模型,研究了该变换器中的中频振荡现象问题,揭示了系统发生中频振荡现象的内在物理机理,并给出了系统发生中频振荡现象的参数边界.研究结果表明,该非线性现象不同于已发现的快尺度不稳定性现象和慢尺度不稳定性现象,其主要特征是其振荡频率介于交流输入电压线频率和开关频率之间.最后,电路实验结果证实了理论分析的正确性. 关键词： 中频振荡 平均电流控制 Boost功率因数校正变换器 小信号模型     

一个新四维非自治超混沌系统的分析与电路实现

在以Lorenz系统为基础的一个新超混沌系统上,加入一个驱动信号,组成了一个四维非自治超混沌系统.该系统基本动力学特性的变化,主要是通过控制外界输入信号的频率实现的.在不同的频率参数下,该系统体现出了周期轨、二维环面、混沌以及超混沌不同的动力学特性,其中周期轨特性较为显著.这个现象在数值仿真以及分形分析上得到了很好地验证.最后设计一个模拟电路,通过实验结果进一步验证了与数值仿真的一致性.     

基于电流传输器的蔡氏混沌电路的设计和实现

针对传统的蔡氏混沌电路中的信号频率受限和电流信号波形不易测量的缺点,提出了用电流传输器实现的蔡氏电路.采用电流传输器实现了有源仿真电感和蔡氏分段线性电阻,使电路的性能更加稳定、工作频率提高.同时,不需要任何附加电路,就可以非常容易地测量和观察电路中的电流波形以及与电流有关的相图.对电路进行了设计、计算机仿真、硬件实现和实验测试.测试结果与计算机仿真结果一致,证明了电路的正确性和设计的有效性.本电路适用于保密通信.     

忆阻类脑计算

随着深度学习的高速发展,目前智能算法的飞速更新迭代对硬件算力提出了很高的要求.受限于摩尔定律的告竭以及冯·诺伊曼瓶颈,传统CMOS集成无法满足硬件算力提升的迫切需求.利用新型器件忆阻器构建神经形态计算系统可以实现存算一体,拥有极高的并行度和超低功耗的特点,被认为是解决传统计算机架构瓶颈的有效途径,受到了全世界的广泛关注.本文按照自下而上的顺序,首先综述了主流忆阻器的器件结构、物理机理,并比较分析了它们的性能特性.然后,介绍了近年来忆阻器实现人工神经元和人工突触的进展,包括具体的电路形式和神经形态功能的模拟.接着,综述了无源和有源忆阻阵列的结构形式以及它们在神经形态计算中的应用,具体包括基于神经网络的手写数字和人脸识别等.最后总结了目前忆阻类脑计算从底层到顶层所遇到的挑战,并对该领域后续的发展进行了展望.     

Voltage-Driven Adaptive Spintronic Neuron for Energy-Efficient Neuromorphic Computing

A spintronics neuron device based on voltage-induced strain is proposed.The stochastic switching behavior,which can mimic the firing behavior of neurons,is obtained by using two voltage signals to control the in-plane magnetization of a free layer of magneto-tunneling junction.One voltage signal is used as the input,and the other voltage signal can be used to tune the activation function(Sigmoid-like) of spin neurons.Therefore,this voltage-driven tunable spin neuron does not necessarily use energy-inefficient Oersted fields and spin-polarized current.Moreover,a voltage-control reading operation is presented,which can achieve the transition of activation function from Sigmoid-like to Re LU-like.A three-layer artificial neural network based on the voltage-driven spin neurons is constructed to recognize the handwritten digits from the MNIST dataset.For the MNIST handwritten dataset,the design achieves 97.75% recognition accuracy.The present results indicate that the voltage-driven adaptive spintronic neuron has the potential to realize energy-efficient well-adapted neuromorphic computing.     

Implementation of an integrated op-amp based chaotic neuron model and observation of its chaotic dynamics

This paper presents a fully integrated circuit implementation of an operational amplifier (op-amp) based chaotic neuron model with a bipolar output function, experimental measurements, and analyses of its chaotic behavior. The proposed chaotic neuron model integrated circuit consists of several op-amps, sample and hold circuits, a nonlinear function block for chaotic signal generation, a clock generator, a nonlinear output function, etc. Based on the HSPICE (circuit program) simulation results, approximated empirical equations for analyses were formulated. Then, the chaotic dynamical responses such as bifurcation diagrams, time series, and Lyapunov exponent were calculated using these empirical equations. In addition, we performed simulations about two chaotic neuron systems with four synapses to confirm neural network connections and got normal behavior of the chaotic neuron such as internal state bifurcation diagram according to the synaptic weight variation. The proposed circuit was fabricated using a 0.8-μm single poly complementary metal-oxide semiconductor technology. Measurements of the fabricated single chaotic neuron with ± 2.5 V power supplies and a 10 kHz sampling clock frequency were carried out and compared with the simulated results.     

外光注入半导体激光器实现重复速率可调全光时钟分频

采用Fabry-Perot半导体激光器作为全光时钟分频器件,利用光注入半导体激光器产生的非线性动力学特性,实现了光脉冲的重复速率在9.0 GHz到19.8 GHz范围内连续可调的全光时钟分频. 同时利用半导体激光器速率方程,对脉冲光注入半导体激光器产生时钟分频进行了数值模拟. 实验和模拟结果表明半导体激光器在光注入的驱动下处于一周期振荡状态,当一周期振荡的二次谐波频率接近脉冲光的重复速率时,其二次谐波和基频被脉冲光同时锁定,此时将输出频率为脉冲光重复速率一半的时钟信号. 同时研究了波长失谐量和注入光功率对 关键词： 周期振荡 时钟分频 光注入 非线性动力学     

双耳幅值差确定声源方向的神经信息处理机理研究

神经信息系统实质上是定量系统, 应引起足够重视. 关于神经系统的定量研究方面的报道比较少见. 这一问题将会影响进一步的研究, 如双耳声音定向. 双耳定向是定量测量, 用定性分析的方法无法满足要求. 已有的生理实验发现声音输入信号强度与听觉神经的输出频率存在单调递增关系, 所以本文中声音强度的变化被简化成神经脉冲频率的变化. 本文基于圆映射和符号动力学原理, 建立了神经回路定量模型, 模型中对同侧输入回路采用兴奋性耦合, 对侧输入回路采用抑制性耦合, 并考虑神经元间突触连接的量子释放特征, 采用化学耦合模型实现连接, 用耦合系数表示神经元间的耦合程度. 采用Hodgkin-Huxley模型仿真研究听觉神经回路的输入/输出脉冲序列关系. 在已经仿真过的参数范围, 模型在输入信号变化与输出脉冲频率变化间存在单调递增/递减的关系. 对于单输入单输出的神经元, 采用符号动力学方法进行符号化; 对于多输入单输出的神经元, 采用分析各输出脉冲的产生时间, 判断其变化位置, 从神经脉冲序列中得到对应的两耳声音幅值差变化, 以此定位声源. 随着输出脉冲数的增加, 符号序列的长度增加, 符号序列对输入信号变化敏感, 能够得到较高的测量精度. 仿真结果表明这个模型是定量的, 神经脉冲序列能够区分信号的大小.     

随机共振系统输入阈值的频率特性

通过对双稳态系统和Ｈｉｎｄｍａｒｓｈ-Ｒｏｓｅ神经元输入信号阈值的频率特性进行数值计算，分别研究了非自激和可自激随机共振系统输入阈值随信号频率的依赖关系，提出了确定非自激系统阈值的频率特性的解析方法；指出了可自激系统阈值的频率特性可能在某些频区出现反常极小现象，并对产生这一现象的物理原因进行了理论分析． 关键词：     

Oscillation threshold of a clarinet model: a numerical continuation approach

This paper focuses on the oscillation threshold of single reed instruments. Several characteristics such as blowing pressure at threshold, regime selection, and playing frequency are known to change radically when taking into account the reed dynamics and the flow induced by the reed motion. Previous works have shown interesting tendencies, using analytical expressions with simplified models. In the present study, a more elaborated physical model is considered. The influence of several parameters, depending on the reed properties, the design of the instrument or the control operated by the player, are studied. Previous results on the influence of the reed resonance frequency are confirmed. New results concerning the simultaneous influence of two model parameters on oscillation threshold, regime selection and playing frequency are presented and discussed. The authors use a numerical continuation approach. Numerical continuation consists in following a given solution of a set of equations when a parameter varies. Considering the instrument as a dynamical system, the oscillation threshold problem is formulated as a path following of Hopf bifurcations, generalizing the usual approach of the characteristic equation, as used in previous works. The proposed numerical approach proves to be useful for the study of musical instruments. It is complementary to analytical analysis and direct time-domain or frequency-domain simulations since it allows to derive information that is hardly reachable through simulation, without the approximations needed for analytical approach.     

自旋霍尔纳米振荡器的非线性动力学及其应用

自旋霍尔纳米振荡器利用电流产生的自旋轨道力矩驱动磁性薄膜中磁矩进行高频进动，能在微纳尺度下实现全电学调控的相干自旋波和微波信号，是一类新型的纳米自旋电子学器件，在信息存储、处理和通信方面具有广泛的应用前景。基于强自旋轨道矩效应，人们近期在各类铁 磁/非磁重金属构成的双层薄膜结构中，已实现了多种不同自旋波模式的电学激发和调控，并对 其复杂的非线性动力学特性进行了深入的探究。基于这些前期的研究结果与最新的进展，我们在 本综述中对“对三角”结构的纳米间隙型、“蝴蝶结”型、纳米线型、垂直纳米点接触型以及阵 列等具有各类器件结构的自旋霍尔纳米振荡器所体现出来的丰富非线性动力学特性进行了详细讨 论与归纳，并对其在新型低能耗量子磁振子自旋器件和非冯诺依曼架构的自旋型人工神经网络计 算方面的潜在应用也进行了探讨。     

基于衰减振荡信号特征参数和伪阻抗的电路参数计算方法

本文研究了基于暂态信号中衰减振荡信号的电路参数计算理论和方法.在电力系统线路发生故障时,通过计算暂态信号流通路径电路参数可确定故障位置、推断故障原因,而衰减振荡信号作为暂态信号主要成分,因此分析基于衰减振荡信号的电路参数计算在电力系统故障定位中有重要理论价值和实际工程意义.结合R-L电路和R-C电路,首先推导了时域衰减振荡电压、电流信号特征参数与各元件参数以及电路参数间定量关系;并分析了电路在衰减振荡信号下阻抗特性,结合稳态正弦分量阻抗概念,将电路流经衰减振荡信号时的阻抗特性定义为伪阻抗,并确定了伪阻抗与电路参数和信号特征参数间的关系;同时分析了串并联条件下伪阻抗与元件参数关系.以此为基础分别提出了基于信号特征参数和基于伪阻抗的电路参数计算理论,结合现有衰减振荡信号特征提取方法,提出具体计算方法,为基于衰减振荡信号的电路参数计算理论发展以及实际工程应用奠定了重要基础.通过MATLAB模拟产生故障信号对所提理论和方法进行验证,结果证明了所提理论和方法的正确性和准确性,并以实际电网故障信息为基础,基于PSCAD/EMTDC建立实际配网模型并对实际单相接地故障进行重现,对配网单相接地故障进行定位分析,结果证明了方法的可行性.     

Appearance of multistability in a neuron model with network feedback

The dynamics of a neuron generator with a feedback loop formed owing to the propagation of a signal through a neural network has been examined. It has been found that such a feedback loop makes it possible to control the frequency of oscillations of a neuron under the network signalization conditions, stabilizing a certain average generation frequency. Furthermore, when feedback is increased, the dynamics of the neuron becomes bistable with two stable steady states corresponding to different average frequencies of oscillation generation.