一种基于双忆阻的SOFM神经网络系统设计研究

基于双忆阻结构阻值可线性调节的特点,提出了一种基于双忆阻的SOFM神经网络系统设计方案.该方案由预处理模块、双忆阻权值模块、欧式距离运算模块、神经元决策模块和忆阻权值更新模块组成.双忆阻权值模块由双忆阻单元和放大单元构成,双忆阻单元由两个结构相同、掺杂区相连的忆阻器构成.相对于单忆阻器结构,双忆阻由于总阻值可以保持不变,能够实现忆阻阻值的线性调整.欧式距离运算模块由减法电路、平方电路、加法电路构成,可以计算输入电压信号与权值电压信号之间的欧式距离,从而为神经元决策模块提供决策依据.通过调节电压信号控制双忆阻权值模块的权值电压,可以完成SOFM神经网络的训练和测试.根据该方案进行了一个聚类实验,实验结果表明所设计的神经网络系统可以实现忆阻器阻值在0.7kΩ~1.1kΩ范围内,权值电压在0.55 V~0.85 V范围内的调节.实现了将10个训练样本聚类为8种情况,并将8个测试样本聚为4类,与SOFM神经网络算法的测试结果一致,由此验证了所设计电路的有效性.