一种基于符号逻辑的神经元模型和电路实现

为了实现基于符号逻辑的神经网络系统,本文定义了一种逻辑神经元模型,并采用了电流型CMOS工艺实现这种神经元电路的各种逻辑功能,最后通过电路模拟,证明设计的正确性。     

一种神经元模拟电路的分析和应用

本文研究神经元的模拟电路实现，分析一种可编程突触电路、变增益细胞体电路，用它们构成一个８×７单层感知机网络。以３μｍＣＭＯＳ工艺第二类模型参数进行ＰＳＰＩＣＥ模拟，实现了预期的模式识别功能。     

一种新型的高精度神经元MOS源极跟随单元电路

提出了一种新型的神经元MOS源极跟随电路结构,该电路即使在输入信号小于阈值电压的情况下也能够完成源极跟随的功能,因而具有较高的精度.仿真和实验结果表明它比传统的神经元MOS源极跟随电路具有更高的精度     

一种新型的高精度神经元MOS源极跟随单元电路

提出了一种新型的神经元MOS源极跟随电路结构,该电路即使在输入信号小于阈值电压的情况下也能够完成源极跟随的功能,因而具有较高的精度.仿真和实验结果表明它比传统的神经元MOS源极跟随电路具有更高的精度.     

用MOS－DYL工艺结构实现模糊逻辑功能

为了在同一芯片上构造一种高速的模糊逻辑单片系统，本文采用电压型ＤＹＬ工艺与电流型ＭＯＳ工艺相结合的方法，设计了９种实现模糊逻辑基本功能的电路，并通过实验证明其可行性。     

神经网络高精度权值的模拟电路实现

本文提出了一种电流模式４－ｂｉｔ可调权值模拟神经元电路，权值易存贮而且精度高。该电路可扩展为８－ｂｉｔ等多值分立权的神经元电路。文章扼要分析了神经元电路的工作原理，并用ＳＰＩＣＥＩＩ进行仿真，证明了这种电路的正确性。     

新型神经元MOS多数表决电路的研究

用多数表决电路解决图像处理中孤立噪声处理是比较直接而且可靠的方法,但是,随着变量数的增多,电路的规模急剧增大(呈指数规律),而少变量的表决电路(变量数小于4)在孤立噪声处理中又没有实用价值,为解决该问题,提出了一种新型神经元MOS多数表决电路,它更适用于变量数大于4的情况。与传统的CMOS方案相比,该电路具有速度快、结构简单、功耗低等特点。T-SPICE仿真结果证明该设计的可行性。     

一种高速模糊控制器的硬件设计

本文采用了先进模糊规则算法，提出了一种以ＭＯＳ－ＤＹＬ集成电路为基本电路的模糊控制器的设计方法，设计了一种用ＭＯＳ电流镜的电流型电路和ＤＹＬ电压型电路互相兼容在一块芯片上高速的模糊逻辑硬件系统。研究结果证明，其速度可达２×１０７ＦＩＰＳ（每秒模糊逻辑推理次数）。     

神经网络高精度权值的模拟电路实现

本文提出了一种电流模式4-bit可调权值模拟神经元电路,权值易存贮而且精度高。该电路可扩展为8-bit等多值分立权的神经元电路.文章扼要分析了神经元电路的工作原理,并用SPICE Ⅱ进行仿真,证明了这种电路的正确性。     

模拟神经元电路实现研究现状与进展

人工神经网络是现代信息处理领域的一个重要的方法。相对于软件实现 ,硬件实现方式能充分发挥神经网络并行处理的特点。用模拟电路实现神经网络电路形式简单、功耗低、速度快、占用芯片面积小 ,可以提高在神经网络芯片上神经元的集成度 ,神经元电路适合用模拟电路实现。文中综述了当前神经网络单元的模拟 VLSI实现的成果、新技术以及作者的工作成果。针对应用最广泛的线性和平方突触神经元 ,详细从权值存储单元、突触电路和阈值函数电路三方面来叙述。对各种实现方式的优缺点进行了比较 ,同时指出了神经网络实现电路中需要考虑的因素。最后 ,展望了用集成电路技术实现自学习神经网络的发展方向     

用神经元MOS结构实现的一种新型匹配滤波器

在神经元MOS基本工作原理的基础上,提出了一种新型的匹配滤波器结构,并对具体电路进行了分析.与传统的匹配滤波器相比,具有结构简单的优点,大大减少了器件数目.最后给出了测试芯片的结果,验证了电路的可行性.     

用神经元MOS结构实现的一种新型匹配滤波器

在神经元MOS基本工作原理的基础上,提出了一种新型的匹配滤波器结构,并对具体电路进行了分析.与传统的匹配滤波器相比,具有结构简单的优点,大大减少了器件数目.最后给出了测试芯片的结果,验证了电路的可行性     

用MOS—DYL工艺结构实现模糊逻辑功能

为了同一芯片上构造一种高速的模糊逻辑单片系统，本文采用电压型ＤＹＬ工艺与电流型ＭＯＳ工艺相结合的方法，设计了９种实现模糊逻辑基本功能的电路，并通过实验证明其可行性。     

非单调混沌神经元的电路实现

提出了一种非单调Ｈｏｆｉｅｌｄ型混沌神经元的电路设计，在电路中我们把轨迹状态参数的调节用可调电阻来实现，通过改变可调电阻的阻值就可以改变神经元的吸收子性质，从而可以很方便地通过实验来研究混沌神经元的动力学行为。应用该电路，我们成功地观测到了神经元的不动点、倍周期分岔和混沌现象。     

基于MOS技术的神经元电路研究进展

设计一种具有多种神经元响应模式、结构紧凑、低功耗的神经元电路,对大规模神经形态硬件的构建具有重要意义。分析了LIF、Izhikevich两种神经元模型的基本原理,重点介绍了数字和模拟两类神经元电路的设计方法、工作原理和优缺点。最后,讨论了神经元电路的设计趋势以及挑战。     

具有非线性突触联接和适应性的人工神经元电路模型

基于匹配神经细胞突触、胞体和轴突的电神经生理特性，本文提出了一种接近真实神经细胞输入－输出关系和强度－时间曲线的，且具有非线性突触联接和适应性的非线性压控电阻电路模型，并分析了它的一些基本特性。结果表明，该模型比现存的神经网络更接近真实神经计算原理。由这一模型组成的胜者为王（ＷＴＡ－Ｗｉｎｎｅｒ－Ｔａｋｅｓ－Ａｌｌ）网络能够比模拟网络更有效地检测出最大输出，并引入了强度竞争和时间竞争两个新概念。     

一种面向基于闪存的脉冲卷积神经网络的模拟神经元电路

该文面向基于闪存(Flash)的脉冲卷积神经网络(SCNN)提出一种积分发放(IF)型模拟神经元电路,该电路实现了位线电压箝位、电流读出减法和积分发放功能。为解决低电流读出速度较慢的问题,该文设计一种通过增加旁路电流大幅提高电流读出范围和读出速度的方法;针对传统模拟神经元复位方案造成的阵列信息丢失问题,提出一种固定泄放阈值电压的脉冲神经元复位方案,提高了阵列电流信息的完整性和神经网络的精度。基于55 nm 互补金属氧化物半导体(CMOS)工艺对电路进行设计并流片。后仿结果表明,在20 μA电流输出时,读出速度提高了100%,在0 μA电流输出时,读出速度提升了263.6%,神经元电路工作状态良好。测试结果表明,在0～20 μA电流输出范围内,箝位电压误差小于0.2 mV,波动范围小于0.4 mV,电流读出减法线性度可达到99.9%。为了研究所提模拟神经元电路的性能,分别通过LeNet和AlexNet对MNIST和CIFAR-10数据集进行识别准确率测试,结果表明,神经网络识别准确率分别提升了1.4%和38.8%。     

一种双极型基本电流镜的改进电路

在低电压、低功耗电流模式信号处理电路设计中，电流镜是必不可少的器件。他不仅实现电流信号的复制或倍乘/倍减，极性互补的电流镜还可以实现差动--单端电流信号的交换，还可提供高输出阻抗以便产生稳定的电流。在本文双极型电流镜的改进电路中，通过利用复合管的放大作用，实现了跟随误差的减小。     

基于多值逻辑方法的二值神经元MOS电路设计技术

提出一种通过引入多值求和信号指导设计二值神经元MOS电路的方法.对每个神经元MOS管的逻辑功能均采用传输开关运算予以表示.在此基础上设计了实现常用二变量逻辑函数的神经元MOS电路和全加器等电路.采用所提出的方法综合得到的电路结构十分简单,而且很容易确定各耦合电容之间的取值比例.设计结果同时表明,利用浮栅电压信号易于实现求和的优点,通过引人求和辅助变量可显著简化对电路的综合过程.采用TSMC0.35μm双层多晶硅CMOS工艺参数的HSPICE模拟结果验证了所提出设计方案的正确性.     

基于多值逻辑方法的二值神经元MOS电路设计技术

提出一种通过引入多值求和信号指导设计二值神经元MOS电路的方法.对每个神经元MOS管的逻辑功能均采用传输开关运算予以表示.在此基础上设计了实现常用二变量逻辑函数的神经元MOS电路和全加器等电路.采用所提出的方法综合得到的电路结构十分简单,而且很容易确定各耦合电容之间的取值比例.设计结果同时表明,利用浮栅电压信号易于实现求和的优点,通过引人求和辅助变量可显著简化对电路的综合过程.采用TSMC0.35μm双层多晶硅CMOS工艺参数的HSPICE模拟结果验证了所提出设计方案的正确性.