【摘 要】
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随着物联网的发展,越来越多的传感器被应用到生活的方方面面,而这些传感器会产生巨大的、未经处理的原始数据。但由于传感器与信号处理系统的分离,传感器产生的原始数据都需要先转换为数字信号,再传递至本地或者云端的信号处理系统。此外,目前的信号处理系统都采用了存储与运算分离的冯·诺依曼架构。这样的感知、存储与运算分离的架构会带来额外的功耗,较长的响应时间,大量的数据存取,以及数据安全等问题。生物感官系统把感
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随着物联网的发展,越来越多的传感器被应用到生活的方方面面,而这些传感器会产生巨大的、未经处理的原始数据。但由于传感器与信号处理系统的分离,传感器产生的原始数据都需要先转换为数字信号,再传递至本地或者云端的信号处理系统。此外,目前的信号处理系统都采用了存储与运算分离的冯·诺依曼架构。这样的感知、存储与运算分离的架构会带来额外的功耗,较长的响应时间,大量的数据存取,以及数据安全等问题。生物感官系统把感知、存储以及运算三个功能集成于一体从而可以高效并且实时地采集和处理外界信息。因此,通过模拟生物感觉器官,构建感存算一体化的仿生系统有望解决当前人工感知系统和计算系统所面临的问题。忆阻器可以模拟生物突触和神经元的功能,具备存算一体的特点,可以用来设计感存算一体化系统。本论文基于不同性能的忆阻器设计了多种感存算一体化的智能感知系统,并分别应用于人工嗅觉及人工视觉领域,主要研究内容如下:（1）基于忆阻器设计了感存算一体化的人工嗅觉系统,并成功地对10种不同浓度的4种气体进行了分类。首先基于W/WO3/PEDOT:PSS/Pt忆阻器设计了储备池计算（Reservoir computing）系统,成功提取出气体传感器阵列输出信号的时空特征;通过对提取到的特征进行分析,设计了3种简化特征的方法用来减少器件使用数量、降低系统的功耗及延时;基于Pt/W/WO3/Pt忆阻突触设计了人工神经网络对储备池计算系统提取到的时空特征进行识别,获得了95%的识别精度;最后给出了整个系统的硬件架构设计。（2）基于忆阻器设计了一种仿生生物嗅觉系统。基于Pt/Ag/TaOx/Pt忆阻器的易失性,设计了漏电整合发放（Leaky integrate-and-fire,LIF）神经元,其可以将模拟信号转变为频率信号;然后将LIF神经元与传感器阵列相连以获得感觉神经元;随后,采用感觉神经元、非易失性忆阻器（Pt/Ta/TaOx/Pt）阵列与中继神经元（LIF神经元）组成脉冲神经网络,并利用一种有监督的SRDP（Spiking-rate dependent plasticity）学习法则成功地训练了该脉冲神经网络,识别出所有测试集的气体样本。该仿生生物嗅觉系统工作在模拟域,避免了信号的数模转换,为感存算一体化智能感知系统提供了解决方案。（3）设计了基于忆阻器的深度脉冲神经网络（Deep spiking neural network,DSNN）。首先设计了基于Pt/NbOx/TiN忆阻器SRM（Spike-response model）神经元,其具备神经元的LIF功能与阈值调节功能;提出了基于SRM神经元的无监督SRDP学习法则及硬件架构;分别成功训练了DSNN的卷积层及全连接层;通过图像重构的方法证明了训练后的卷积层可以从输入图片中提取特征;此外还发现DSNN对忆阻突触的非理想性（更新非线性、循环稳定性等）有较高的容忍能力。将DSNN与视觉传感器相连,可以对图像或视频信号进行实时处理,为实现仿生视觉系统提供了新的方法。
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