差分RBF神经网络的预测算法及其应用

针对RBF(Radial Basis Function)神经网络处理非平稳时间序列的不足,本文提出一 种修正的差分RBF神经网络结构,并给出相应的预测算法,将其应用于金融领域,对上证指 数进行预测,结果表明其性能优于传统的RBF网络．     

量子神经计算模型研究

量子神经计算（Quantum Neural Computation)是传统神经计算与量子理论相结合而产生的一种新的计算模式，本文论述了量子神经计算出现的原因及其特征，着重分析了几种典型的计算模型，并就其中存在的问题提出相应的解决方案，最后进行相关讨论。     

基于改进五输入择多门的QCA全加器设计及应用

量子元胞自动机(Quantum-dot cellular automata,QCA)是一种新兴的纳米技术.本文基于改进的五输入择多门,设计出一个全加器,在保持正确逻辑功能的基础上较以往的全加器有一定优势.应用该全加器设计加法器和乘法器,结果表明在某些性能上有显著提高.     

量子元胞自动机共面五输入择多门结构的分析与设计

量子元胞自动机（Quantum-dot Cellular Automata,QCA）是一种具有新型计算范式的纳米器件,它是未来有望替代传统CMOS器件的有力竞争者之一.本文首先从QCA器件的功耗角度出发,对影响半径为41nm的QCA共面系统中元胞的耦合度进行建模,根据元胞之间的位置关系构造QCA门结构模型,据此对现有的共面五输入择多门进行分类,通过性能分析总结其结构特点,以此设计出一个新的低功耗五输入择多门,测试结果表明该结构功耗最低且其他性能也相对较优.另外,为验证所提出五输入择多门在电路中的性能,本文选择MR Azghadi全加器设计了一款共面QCA全加器,与同类加法器相比性能也最优.     

A monolithic integrated low-voltage deep brain stimulator with wireless power and data transmission

A monolithic integrated low-voltage deep brain stimulator with wireless power and data transmission is presented. Data and power are transmitted to the stimulator by mutual inductance coupling, while the in-vitro controller encodes the stimulation parameters. The stimulator integrates the digital control module and can generate the bipolar current with equal amplitude in four channels. In order to reduce power consumption, a novel controlled threshold voltage cancellation rectifier is proposed in this paper to provide the supply voltage of the stimulator. The monolithic stimulator was fabricated in a SMIC 0.18 μm 1-poly 6-metal mixed-signal CMOS process, occupying 0.23 mm², and consumes 180 μW on average. Compared with previously published stimulators, this design has advantages of large stimulated current (0-0.8 mA) with the double low-voltage supply (1.8 and 3.3 V), and high-level integration.     

量子元胞自动机全加器的性能分析与设计

作为一种新型的纳米器件,量子元胞自动机（Quantum-dot cellular automata,QCA）有望取代传统CMOS器件.本文总结了目前已提出的三种全加器（Full Adder,FA）架构,通过概率转移矩阵（Probabilistic Transfer Matrix,PTM）分析找出其中最稳定的架构,进一步地,利用这三种全加器分别构建串行加法器,并从复杂度、不可逆功耗、成本等方面进行比较,结果发现性能最优的全加器架构为MR Azghadi FA.随后,选择该架构提出了一种针对全加器的新型逻辑门和共面QCA全加器电路,并应用此全加器设计了多位串行加法器,经对比分析表明,本文所提出的全加器电路在面积、元胞数和功耗等方面均有较大改进,且具有很好的扩展性.     

一种低电压超低功耗动态锁存比较器

提出了一种低电压超低功耗动态锁存比较器。采用了自适应双重衬底偏压技术,在适当时间将比较器进行顺向衬底偏压与零衬底偏压的切换,以取得功耗延时积(PDP)的优势最大化。为解决比较器不工作时静态功耗较大的问题,提出了一种关断结构。该比较器基于SMIC 180 nm CMOS工艺,在400 mV电源电压下进行了前仿真。前仿真结果表明,电路的平均功耗、响应时间、功耗延时积均显著下降。在时钟频率为14.7 MHz时,响应时间为34 ns,功耗为123 nW。     

一种针对QCA电路自动布局布线的混合策略研究

量子元胞自动机（Quantum Cellular Automata,QCA）电路的自动布局布线是在相关约束条件下自动放置电路单元、自动形成连线,实现门级或元胞级电路的设计过程,是QCA电路设计大型化、复杂化和系统化的必要工具.布局布线算法设计过程中最大的难题是如何解决“时钟同步”,随着二维时钟方案提出,该问题的解决方案变得更加策略化,但仍存在诸多缺陷,如成功率低,布局面积较大等.本文将二维时钟方案的布局布线问题抽象成组合优化模型,提出了一种基于遗传算法GA(Genetic Algorithm)和改进A*算法的混合策略.两种算法相互配合搭建可能的电路布局,并通过精心设计的适应度函数,搜索满足时钟同步的个体,最终实现从硬件电路到二维时钟方案上的门级布局.实验结果表明,本算法在目前被广泛应用的二维时钟方案USE(Universal,Scalable and Efficient)上的布局成功率接近100%.相较当前世界上最先进的两个QCA布局布线工具fiction和Ropper,本算法可适用电路规模更大（逻辑门数量大于10）,在成功率和生成布局面积上都有大幅度的优化.     

加法器的QCA设计与研究进展

量子细胞自动机(QCA)是一种基于元胞自动机结构的纳米器件,该器件通过电子占据量子点的位置来表征二进制信息。针对QCA加法器电路的国内外研究状况,首先分别详细地综述了进位传送加法器、载流加法器、超前进位加法器和并行前缀加法器,得出QCA加法器向大规模和规律化方向发展的结论。然后进一步从元胞个数、元胞所占面积和时钟延迟上进行分析评述,指出了载流加法器的整体性能是最优的;但与其他加法器相比,前缀加法器中的Brent-Kung Adder的稳定性最好,并对今后QCA加法器电路的研究方向进行了展望。