模糊推理系统自提出以来一直被认为是一种最接近人脑计算能力的智能系统,模糊系统具有推理过程容易理解、专家知识利用较好、对样本的要求较低等优点,但它同时又存在人工干预多、推理速度慢、精度较低等缺点,很难实现自适应学习的功能。人工神经网络具有较强的自学习和联想功能,用于模拟人脑的思维功能,且人工干预少,精度较高,但缺点是它不能处理和描述模糊信息,不能很好的利用已有的经验知识,同时它对样本的要求较高。如果将二者有机地结合起来,可起到互补的效果。人脑神经元数量庞大,神经元之间连接复杂,现有的研究大都致力于设计软件计算系统,难以设计出与人脑计算能力相匹配的硬件系统,亟待提出一种可以扩展的简单硬件来模拟人脑单元。纳米级器件忆阻器的提出使类脑硬件电路的实现成为可能。忆阻器是一种无源元件,具有阻值连续可变,非易失性,快速的开关转换特性等优势,在关掉电源后,仍能“记忆”通过的电荷,这与神经元突触的行为类似,可作为神经突触硬件实现的替代物。模糊系统的应用领域在不断扩展,因此研究者们都热衷于找到一种可行的方法来实现一套能够高速实时运行的模糊系统。传统的模糊系统将语言信息在数字系统中进行处理,隶属函数在表示语言变量时转化为二值编码,而随着现代科技对计算速度的要求,就需要计算速度更快的模拟电路形式。取大(max)和取小(min)函数是模糊逻辑里面最重要的部分,如模糊推理就需要取大和取小函数来确定推理结果。本文的主要研究内容包括以下三个部分。(1)为了提供一种硬件实现类脑计算系统的方案,本文提出一种基于忆阻交叉阵列的模糊推理系统,并对复杂函数进行建模来验证设计系统的正确性。首先将传统的前向人工神经网络结构转换成交叉阵列结构,并利用交叉阵列来存储模糊规则,构造了一种新型模糊推理系统,随后提出了一种基于HP忆阻器交叉阵列结构的模糊推理系统硬件电路设计方案。当输入数据后可以根据交叉阵列的输出电压计算得到模糊推理结果,最后用所设计的推理系统对复杂函数建模,数值仿真验证本文设计系统的正确性。(2)利用所提出的模糊推理系统设计了一种基于忆阻交叉阵列的模糊PID控制器,并对典型被控对象进行控制,通过数值仿真得到控制曲面,控制参数变化过程曲线和控制曲线,证明该系统能正确表示各控制曲面,且响应曲线和控制参数都表明该模糊控制系统表现良好。通过与传统PID控制和MATALB模糊PID控制工具进行对比,也表明所设计模糊推理系统在PID控制方面的优势,这也为多变量和多维模糊控制器提供了新的研究思路。(3)基于墨滴扩散的模糊逻辑原理,利用自旋忆阻器的交叉阵列结构存储模糊关系,本文设计了一种基于自旋忆阻器交叉阵列的模糊逻辑门电路,并用LTSPICE电路仿真验证了所设计的模糊门电路的正确性和可行性,此模糊逻辑门电路不仅可以通过更少的步骤实现“与”、“或”、“非”、“异或”等模糊运算,且此模糊逻辑门结构简单,运算速度快,硬件实现成本低、体积小、能耗低、应用范围广,不仅能够用于传统的数字和模拟电路中的各种逻辑门,填补了模糊逻辑门电路的空白,此电路还可以扩展到3值和多值的模糊逻辑。为模糊系统及模糊神经网络硬件实现提供了基础。