离散Hopfield神经网络和联想记忆的开关电流技术实现

研究了离散Ｈｏｐｆｉｅｌｄ神经网络（ＤＨＮＮ）和联想记忆神经网络的开关电流技术实现，利用多权输入跨导，开关电流延迟器（ＳＩＤ）和可编程电流比较器（ＰＣＣ）实现了离散Ｈｏｐｉｅｌｄ神经网络，并提出了利用离散Ｈｏｐｆｉｅｌｄ神经网络实现自联想记忆时相应的开关电流电路，所提出了开关电流神经网络适宜于超大规模集成，能在低电压（如３．３Ｖ）下工作。     

一种新的高性能开关电流排序电路

本文首次提出了一种高性能的开关电流型排序电路．它采用开关电流镜跟踪／保持输入信号，通过全对称的ＷＴＡ（Ｗｉｎｎｅｒ－Ｔａｋｅ－Ａｌ）电路网络求最大，最后分时输出排序结果．该电路结构简单、灵活，规模易扩展．ＰＳＰＩＣＥ模拟结果表明，该电路的输出电流相对于输入电流的偏差小，最大偏差为５μＡ；排序电路有较高的分辨精度，在５μＡ以内．由于采用开关电流技术，该电路完全同数字ＣＭＯＳ工艺相兼容，易于ＶＬＳＩ实现     

一种新的高性能开关电容排序电路

本文首次提出了一种高性能的开关电流型排序电路．它采用开关电流镜跟踪／保持输入信号，通过全对称的ＷＴＡ（Ｗｉｎｎｅｒ－Ｔａｋｅ－Ａｌ）电路网络求最大，最后分时输出排序结果．该电路结构简单、灵活，规模易扩展．ＰＳＰＩＣＥ模拟结果表明，该电路的输出电流相对于输入电流的偏差小，最大偏差为５μＡ；排序电路有较高的分辨精度，在５μＡ以内．由于采用开关电流技术，该电路完全同数字ＣＭＯＳ工艺相兼容，易于ＶＬＳＩ实现     

开关电流电路中的时钟馈入效应

本文采用ＭＯＳ开关的集总时变ＲＣ模型，对开关电流（ＳＩ）电路中的时钟馈入效应进行了详细的理论分析，导出了开关电流镜中钟馈电压和钟馈电流的表达式，从而揭示出了钟馈电压／电流与工艺参数、ＭＯＳ器件尺寸、时钟信号幅值及其下降沿斜率等之间的内在关系。用它可对ＳＩ电路中时钟馈入的影响进行快速预测。文中的理论分析与ＳＰＩＣＥ仿真结果相一致。所提供的结果对于设计高精度低功耗ＳＩ电路有应用价值。     

开关电流技术：一种新的模拟抽样数据处理方法

开关电流（ＳＩ）技术是一种新的模拟抽样数据处理技术，介绍了开关电流电路的基本单元结构，讨论了目前开关电流技术中存在的问题及其解决方法。对开关电流技术与开关电容技术的一些基本特征进行了比较，ＳＩ技术不仅结构简单，而且与标准ＣＭＯＳ工艺兼容，可望替代开关电容电路。     

一种12位开关电流型Σ-△调制器

开关电流电路（ＳＩ）是近年兴起的一种模拟电路。文中引用了新型的两步采样开关电流技术（Ｓ＾２Ｉ）,对该电路中减小时钟馈漏效应的几种方法进行了分析。利用差分平衡结构的Ｓ＾２Ｉ存储单元设计了平衡Ｓ＾２Ｉ积分器,并在此基础上设计出一种平衡差分结构的二阶∑－△调制器。该调制器能够完全与标准ＣＭＯＳ数字工艺兼容。利用标准１．２μｍ数字ＣＯＭＳ工艺的ＨＳＰＩＣＥ模型参数进行了分析,该电路信噪比达到７３．３ｄＢ,     

多功能开关电流双二次滤波器生成

本文提出了一个具有差分输出的通用开关电流一阶积木块，并阐述了采用该积木块生成多功能ＳＩ滤波器的系统方法，以单放大器，两放大器和三放大器有源ＲＣ或ＳＣ网络为原型，系统地导出了一系列新的ＳＩ双二次结构，生成的所有ＳＩ电路均可在单一积木块上同时获得低通、高通和带通滤波功能，这些电路的灵敏度低，且为纯ＭＯＣ管结构，非常适合于数字ＣＭＯＳ工艺集成。     

适合于数字VLSI实现的指数相关联想记忆等效运算算法

适合于数字ＶＬＳＩ实现的指数相关联想记忆等效运算算法杨绿溪，王保云，何振亚（东南大学无线电工程系，南京２１００１８）自１９８２年Ｈｏｐｆｉｅｌｄ网络被用于联想记忆，人们一直在致力于研究新的高容量联想记忆神经网络，Ｒ．Ｍ．Ｇｏｏｄｍａｎ等人提出的指数相...     

Hebb学习规则的开关电流实现

文章提出了Ｈｅｂｂ学习规则的一种新的实现电路。首次把开关电流积分器用于Ｈｅｂｂ规则实现,该电路具有不需要线性电容,易于集成等优点。ＰＳｐｉｃｅ５．０证明了该电路的正确性。     

一种用于模式识别的新型开关电流Hamming神经网络

本文首次提出了一种用于模式识别的新型开关电流Ｈａｍｍｉｎｇ神经网络，它采用电流镜计算待识模式与标准模式的匹配度，然后，通过开关电流型排序电路进行匹配度的比较并输出识别结果，该Ｈａｍｍｉｎｇ神经网络可以按匹配度大小的顺序依次输出匹配度以及相应的标准模式，这将十分有利于改善系统的性能同时，该Ｈａｍｍｉｎｇ网络还可以进行绝对拒识和相对拒识的判断，这大大地提高了系统的可靠性，通过ＰＳＰＩＣＥ模拟，结果表明     

基于环形结构的联想记忆网络

本文针对ＢＡＭ和ＴＡＭ网络处理数据串联想时的困难和不足，提出了一种基于环形结构的联想记忆网络，称为环形联想记忆网络（ＣＡＭ），给出了网络的拓扑结构和网络的三种基本联想模式，讨论了存储网络连接权所需要的存储量，并与ＢＡＭ和ＴＡＭ联想记忆网络进行了比较，最后给出了实验研究的结果。     

Generalised stable bidirectional associative memory

A general correlation model of the bidirectional associative memory (BAM) is proposed. A sufficient condition for bidirectional stability of the general model by using a system energy (Lyapunov) function is derived. Based on the general model, a stable high order BAM model is described as an example and simulated for the performance of storage capacity.<>     

Delay-Dependent Exponential Stability Criterion for BAM Neural Networks with Time-Varying Delays

By employing the Lyapunov stability theory and linear matrix inequality（LMI）technique,delay-dependent stability criterion is derived to ensure the exponential stability of bi-directional associative memory（BAM）neural networks with time-varying delays.The proposed condition can be checked easily by LMI control toolbox in Matlab.A numerical example is given to demonstrate the effectiveness of our results.     

Exponential bidirectional associative memories

A bidirectional associative memory (BAM) with an exponential nonlinearity is presented. This method has the advantage of exponential strategy. It improves the performance of the BAM. An energy function that decreases as the memory state changes can be defined, ensuring the stability of the system.<>     

Modified intraconnected bidirectional associative memory

A modified model for the intraconnected bidirectional associative memory (IBAM) is introduced in which there are not only interfield connections but also intrafield connections added in each neuron field. In the modified IBAM recall process, the intralayer feedback processes run parallel, instead of sequentially as in the IBAM, with the interlayer processes. This results in both removal of the complement encoding problem and relaxation of the continuity assumption for reliable recalls of the BAM.<>     

Design and implementation of a switched-current memory cell forlow-power and weak-current operations

This paper describes the design and implementation of a new switched-current (SI) memory cell for current-mode signal processing. The SI memory cell operates in a pico-to-nanoampere range. To obtain an acceptable accuracy, a procedure to reduce the negative effects of the nonideal characteristics of MOS transistor in SI circuits is proposed and implemented. A prototype circuit including the new SI memory cell associated with optical sensors has been fabricated with a 0.35-μm n-well technology. The test results show that, in a range of 0.5 pA to 15 nA, the error rate of current memorization/reproduction in the proposed SI memory is below 1% and the power dissipation is in a range of nanowatts or below     

具有艾宾浩斯遗忘规则的忆阻联想记忆电路

忆阻器由于具有低功耗、记忆能力和纳米尺寸等特点,是实现人工神经突触的理想器件。为构建简洁、高效、功能全面地联想记忆电路,该文首先提出一种简单的神经元电路和基于压控阈值忆阻器的突触电路。然后根据巴甫洛夫联想记忆模型,设计了相应的联想记忆电路。电路结构简单,仅包含3个神经元电路和突触电路,可有效降低网络复杂度和功耗。尤为重要的是该电路可以模拟全功能的联想记忆行为,不但实现了学习、遗忘、加速学习、减速遗忘以及减速自然遗忘等功能,而且学习速率和自然遗忘速率能够根据学习的次数自动调整,使电路更具仿生性。此外,该电路与艾宾浩斯遗忘曲线相吻合,扩大了电路的适用范围。     

基于忆阻的全功能巴甫洛夫联想记忆电路的设计、实现与分析

联想记忆是一种描述生物学习和遗忘过程的重要机制,对构建神经形态计算系统和模拟类脑功能有重要的意义,设计并实现联想记忆电路成为人工神经网络领域内的研究热点。巴甫洛夫条件反射实验作为联想记忆的经典案例之一,其硬件电路的实现方案仍然存在电路设计复杂、功能不完善以及过程描述不清晰等问题。基于此,该文融合经典的条件反射理论和纳米科学技术,提出一种基于忆阻的全功能巴甫洛夫联想记忆电路。首先,基于水热合成法和磁控溅射法制备了Ag/TiO_x nanobelt/Ti结构的忆阻器,通过电化学工作站、四探针测试台和透射电子显微镜联合完成相应的性能测试;接着,利用测试得到的电化学数据,构建了Ag/TiO_x nanobelt/Ti忆阻器的数学模型和SPICE电路模型,并通过客观评价验证模型的精确度;进一步,基于提出的Ag/TiO_x nanobelt/Ti忆阻器模型,设计了一种全功能巴甫洛夫联想记忆电路,通过电路描述和功能分析,论述了该电路能够正确模拟巴甫洛夫实验中2类学习过程和3类遗忘过程;最后,通过一系列计算机仿真和分析,验证了所提方案的正确性和有效性。     

约束最小平方双向联想存贮器

基于Ｋｏｓｋｏ的双向联想贮存和Ｋｏｈｏｎｅｎ的广义逆存贮的思想。本文提出了一种约束最小平方双向联想存贮器模型，其联想存贮阵满足Ｌｙａｐｕｎｏｖ型方程。