[发明专利]一种基于忆阻器的感知器神经网络电路及其调节方法

权利要求书

1.一种基于忆阻器的感知器神经网络电路的调节方法，其特征在于，包括如下步骤：

步骤1：给忆阻器模块中电源V1施加1V的恒定电压，设置忆阻器M1的初始阻值范围为100Ω~300Ω，忆阻器M2的初始阻值为15800~16000Ω，忆阻器M1忆阻器M2的初始阻值的总和恒为16100Ω；开始通电时间范围为1s~3s，观察忆阻器M1和忆阻器M2的阻值是否线性变化；若忆阻器阻值线性变化，执行步骤2；否则，增大忆阻器M1的初始阻值，减小忆阻器M2的初始阻值，且保证忆阻器M1忆阻器M2的初始阻值的总和恒为16100Ω，直到观察到忆阻器M2的阻值与时间关系的图像近似为一条直线；

步骤2：设置权值转换模块中的电阻R1为100Ω，电阻R2为300Ω，电阻R3、电阻R4、电阻R5、电阻R6都为100Ω，电源V3设置为-2.025V；然后，给忆阻器模块中电源V1施加1V的恒定电压，设置忆阻器M1的初始阻值范围为100Ω~300Ω，忆阻器M2的初始阻值为15800~16000Ω，忆阻器M1忆阻器M2的初始阻值的总和恒为16100Ω，再次通电时间范围为1s~3s，观察权值与时间关系的图像是否近似为一条直线；若图像为一条直线，执行步骤3；否则同时增大或减小电阻R1和电阻R2的阻值，且使电阻R1和电阻R2的阻值大小满足：R1：R2=1:3，直到观察到权值与时间关系的图像近似为一条直线。

2.如权利要求1所述的基于忆阻器的感知器神经网络电路的调节方法，其特征在于，所述步骤1中，忆阻器M1的初始阻值为116Ω，忆阻器M2的初始阻值为15984Ω。

3.一种用于实现权利要求1所述的基于忆阻器的感知器神经网络电路的调节方法所采用的基于忆阻器的感知器神经网络电路，其特征在于，包括忆阻器模块、权值转换模块、净输入模块和映射函数模块；所述的忆阻器模块与权值转换模块连接，所述的权值转换模块与净输入模块连接，所述的净输入模块与映射函数模块连接。

4.如权利要求3所述的基于忆阻器的感知器神经网络电路，其特征在于，所述忆阻器模块包括电源V1、电源V2、单刀双掷开关S1，忆阻器M1和忆阻器M2，忆阻器M1的掺杂端与电源V1的正电极及电源V2的负电极连接，忆阻器M1的非掺杂端与忆阻器M2的非掺杂端连接后接入权值转换模块。

5.如权利要求3所述的基于忆阻器的感知器神经网络电路，其特征在于，所述权值转换模块包括运算放大器A1、运算放大器A2、电阻R1、电阻R2、电阻R3、电阻R4、电阻R5、电阻R6和电源V3；

所述运算放大器A1的同相端与M1的非掺杂端、M2的非掺杂端连接，运算放大器A1的反相端与电阻R1和电阻R2连接，电阻R1的另一端与运算放大器A1的输出端连接，电阻R2的另一端接地；

所述运算放大器A2的同相端与电阻R3和电阻R4连接，电阻R3另一端与运算放大器A2的输出端连接，电阻R4另一端与电源V3的正电极连接；

所述运算放大器A2的反相端与电阻R5和电阻R6连接，电阻R5另一端与运算放大器A2的输出端连接，电阻R6另一端接地。

6.如权利要求3所述的基于忆阻器的感知器神经网络电路，其特征在于，所述净输入模块包括乘法器电路和偏置电路；

所述乘法器电路包括乘法器MPY和电源Vx；乘法器MPY的IN1端与运算放大器A2的输出端连接，乘法器MPY的IN2端与电源Vx的正电极连接；

所述偏置电路包括运算放大器A3、电阻R7、电阻R8、电阻R9、电阻R10和电源Vb；

运算放大器A3的同相端与电阻R7和电阻R8连接，电阻R7另一端与乘法器MPY的输出端OUT连接，电阻R8另一端与电源Vb正电极连接；

运算放大器A3的反相端与电阻R9和电阻R10连接，电阻R9另一端与运算放大器A3的输出端连接，电阻R10另一端接地。

7.如权利要求3所述的基于忆阻器的感知器神经网络电路，其特征在于，所述映射函数模块包括运算放大器A4，所述运算放大器A4的同相端与净输入模块输出端连接，运算放大器A4的反相端接地。