[发明专利]基于忆阻器的自供能设备及其脉冲神经网络优化方法

权利要求书

1.一种基于忆阻器的自供能设备，包括：

能量采集器，用于收集设备周围的环境能量；

能量转换器，用于将能量采集器采集的环境能量转化为设备所需的电能，确定能量强度信息；

供能控制器，用于为忆阻器交叉阵列供电，选通需要激活的忆阻器交叉阵列；

忆阻器交叉阵列集，包括多个忆阻器交叉阵列，用于模拟脉冲神经网络的突触连接；

脉冲神经网络模型，用于基于脉冲神经网络对设备数据进行智能处理；

能量等级判断器，包括根据能量强度信息判定下个供能周期中预测能量等级的能量等级预测模型，以及根据能量强度信息从多个能量等级中判定当前供能周期中当前能量等级的能量等级判定单元；

神经网络控制器，包括用于在脉冲神经网络与多块忆阻器交叉阵列之间建立互相匹配的映射关系的网络分块映射单元、用于根据脉冲神经网络的运行规模进行能量等级划分的能量等级划分单元、用于根据预测能量等级与当前能量等级的能量等级差异合理调整脉冲神经网络的运行规模的网络规模调整单元；

其中，所述神经网络控制器根据能量等级划分结果将脉冲神经网络的运行模式调整为“闲置-部分激活-全激活”模式，在脉冲神经网络运行时，随着能量强度信息的变化而动态调整脉冲神经网络的运行规模，控制供能控制器选通需要激活的对应的忆阻器交叉阵列，挽救两个供能周期边界处的未完成任务的进度，实现能量等级平滑过渡。

2.如权利要求1所述的基于忆阻器的自供能设备，其特征在于，

所述网络分块映射单元在脉冲神经网络与多块忆阻器交叉阵列之间建立互相匹配的映射关系，是将脉冲神经网络的突触连接部分按照忆阻器交叉阵列的大小进行等量划分，一个忆阻器交叉阵列映射一个等量部分的突触连接。

3.如权利要求1所述的基于忆阻器的自供能设备，其特征在于，

所述能量等级划分单元进行能量等级的划分方式具体为：

先对脉冲神经网络每层突触连接对应的忆阻器交叉阵列集按列数进行约数划分，使得每层突触连接的运行被等量的划分；再对脉冲神经网络每层划分结果整合形成适应不同层突触连接的多个能量等级；其中，如果存在某一层突触连接的行列规模都是最大的，那么以此层突触连接对应的交叉阵列集的能量等级划分结果与全激活阈值相结合作为最终的能量等级划分标准；

所述的“闲置-部分激活-全激活”运行模式具体包括如下状态：

闲置状态：当采集的环境能量功率低于启动阈值时，脉冲神经网络处于闲置状态，不激活任何忆阻器交叉阵列；

部分激活状态：当采集的环境能量功率大于或等于启动阈值且小于全激活阈值时，根据划分出的能量等级，激活与环境能量功率匹配的能量等级所对应部分的忆阻器交叉阵列；

全激活状态：当采集的环境能量功率大于或等于全激活阈值时，激活全部用于模拟脉冲神经网络的忆阻器交叉阵列。

4.如权利要求1所述的基于忆阻器的自供能设备，其特征在于，

所述网络规模调整单元根据预测能量等级与当前能量等级的能量等级差异合理调整脉冲神经网络的运行规模的方式为：

在当前能量等级与预测能量等级相比为能量等级不变时，与该能量等级对应的忆阻器交叉阵列集的激活规模不变，对边界任务无需进行调整；

在当前能量等级与预测能量等级相比的差异为能量等级从高到低变化时：

若当前周期的能量等级对应的忆阻器交叉阵列集的激活规模是下个周期激活规模的整数倍，那么边界任务在周期终点处的突触连接的后续运行无需调整，直接按照预测能量等级继续运行；

若当前周期的忆阻器交叉阵列集的激活规模不是下个周期激活规模的整数倍，将下个供能周期的第一个脉冲序列时间窗口内的忆阻器交叉阵列集的激活规模调整为未完成进度除以下个周期的激活规模的余数；

在当前能量等级与预测能量等级相比的差异为能量等级从低到高变化时，将下个供能周期的第一个脉冲序列时间窗口内的忆阻器交叉阵列集的激活规模调整为未完成进度除以下个周期的激活规模的余数。