本书全面深入地介绍了忆阻器理论及其智能应用。全书共10章，内容包括忆阻器概述、忆阻器的物理机制及特性、忆阻器的材料与制备工艺、忆阻器的突触仿生特性、基于忆阻器的逻辑运算电路、忆阻器在感知神经元及网络实现中的应用、忆阻器在SOFM神经网络实现中的应用、忆阻器在气体累积流量传感器中的应用、自旋忆阻器阵列在核辐射吸收累积量传感器实现中的应用、类脑智能及脑机接口技术。这些内容将为理解和掌握忆阻器基础、结构、材料、工艺，以及在感、存、算等智能器件中的应用奠定坚实基础。
本书可作为集成电路、人工智能、电子信息、电气工程及自动化等专业的本科生和研究生的教科书，也可以作为从事忆阻器和智能器件理论、设计、制备和测试的专业研究人员和工程师的自学和参考用书。
第1章 忆阻器概述 1
1.1 忆阻器的提出 1
1.2 忆阻器的定义 3
1.3 忆阻器的特性 6
1.4 忆阻系统 9
1.5 HP忆阻器 10
1.6 忆阻器的发展历程 13
1.7 忆阻器应用状况 14
1.7.1 基础电路中的应用 14
1.7.2 人工智能器件中的应用 16
1.7.3 感存算功能电路中的应用 18
习题 20
参考文献 21
第2章 忆阻器的物理机制及特性 23
2.1 忆阻器的物理机制 23
2.1.1 离子迁移机制 23
2.1.2 导电丝机制 24
2.1.3 电流传输机制 26
2.2 忆阻器的电学特性 30
2.2.1 I-U特性 30
2.2.2 C-U特性 33
2.2.3 脉冲电压特性 34
2.3 忆阻器的稳定性测试 36
2.3.1 电压循环测试 36
2.3.2 阻值保持测试 37
2.3.3 高温测试 37
习题 38
参考文献 38
第3章 忆阻器的材料与制备工艺 40
3.1 概述 40
3.2 钙钛矿 41
3.2.1 钛酸钡 41
3.2.2 钛酸锶 42
3.3 金属氧化物 42
3.3.1 二氧化钛 42
3.3.2 氧化镍 43
3.3.3 氧化铝 43
3.3.4 氧化铪 43
3.3.5 氧化锗 44
3.3.6 氧化钽 44
3.3.7 氧化铜 44
3.3.8 氧化锌 45
3.4 硫化物 45
3.4.1 硫化银 45
3.4.2 硫化锌 46
3.4.3 硫化铜 46
3.4.4 硫化亚锡 46
3.4.5 二硫化钼 47
3.5 有机材料 47
3.5.1 有机小分子材料 47
3.5.2 聚合物材料 48
3.6 制备工艺 48
3.6.1 忆阻器结构 48
3.6.2 薄膜制备 49
3.6.3 光刻技术 53
参考文献 56
第4章 忆阻器的突触仿生特性 57
4.1 神经突触基本功能的忆阻器模拟 57
4.1.1 短时程突触可塑性 59
4.1.2 长时程突触可塑性 60
4.1.3 学习和遗忘特性 61
4.1.4 经验式和联合式学习特性 62
4.2 脉冲频率响应特性 65
4.2.1 脉冲频率对器件权值的影响 65
4.2.2 脉冲频率响应特性的模拟 66
4.2.3 脉冲频率响应的意义 68
4.3 忆阻器在感觉系统中的应用 68
4.3.1 LIF模型中的忆阻器 68
4.3.2 忆阻器模拟神经元的信息传递 69
4.4 脉冲神经网络及应用 71
4.4.1 脉冲神经网络基本特性 71
4.4.2 忆阻器在脉冲神经网络中的
作用 72
4.4.3 脉冲神经网络应用案例 73
习题 78
参考文献 79
第5章 基于忆阻器的逻辑运算电路 81
5.1 逻辑电路中的忆阻器模型 81
5.1.1 Yakopcic模型 81
5.1.2 VTEAM模型 84
5.1.3 Knowm模型 86
5.2 基本逻辑门 88
5.2.1 与门 89
5.2.2 或门 92
5.2.3 非门 94
5.2.4 或非门 97
5.2.5 异或门 98
5.3 组合逻辑电路 101
5.3.1 加法器 101
5.3.2 乘法器 105
5.3.3 编码器 109
5.3.4 译码器 112
5.4 四值逻辑电路 116
5.4.1 基础四值逻辑电路 116
5.4.2 四值译码器 120
习题 122
参考文献 122
第6章 忆阻器在感知神经元及网络
实现中的应用 124
6.1 概述 124
6.2 感知神经元及模型 125
6.3 忆阻器型感知神经元 127
6.3.1 忆阻器权重模块 128
6.3.2 输入加权模块 130
6.3.3 信息融合模块 130
6.3.4 映射输出模块 131
6.3.5 反馈控制模块 132
6.4 反向串联忆阻器型感知神经元 133
6.5 全域值忆阻感知神经元 137
6.6 单层忆阻感知神经网络 142
6.7 多层忆阻感知神经网络 145
6.8 应用案例 146
6.8.1 单输入的忆阻器感知神经元
设计 146
6.8.2 反向串联忆阻感知神经元设计 150
6.8.3 全域值忆阻感知神经元设计 153
6.8.4 逻辑“或”运算设计 158
6.8.5 单层忆阻感知神经网络设计 161
6.8.6 多层忆阻感知神经网络设计 164
习题 167
参考文献 168
第7章 忆阻器在SOFM神经网络实现中的
应用 170
7.1 概述 170
7.2 双忆阻SOFM神经网络系统
结构及原理 171
7.3 双忆阻SOFM神经网络系统
电路设计 176
7.3.1 双忆阻权值模块 176
7.3.2 欧氏距离运算模块 178
7.3.3 预处理模块 183
7.3.4 神经元决策模块 187
7.3.5 忆阻权值更新模块 187
7.3.6 双忆阻SOFM神经网络电路
工作过程 188
7.4 应用案例 191
7.4.1 网络设计 191
7.4.2 网络训练 192
7.4.3 实验结果及分析 197
习题 199
参考文献 200
第8章 忆阻器在气体累积流量传感器中的
应用 202
8.1 概述 202
8.2 用忆阻器实现气体累积流量计量的
基本方案及策略 203
8.2.1 基本方案 203
8.2.2 单忆阻器策略 205
8.2.3 反向串联策略 206
8.2.4 串联策略 209
8.2.5 并联策略 209
8.3 传感器结构及工作原理 210
8.3.1 转化及计量电路 210
8.3.2 供电与反馈平衡电路 212
8.3.3 后期处理电路 214
8.3.4 传感器工作原理 215
8.4 应用案例 217
8.4.1 实验及参数设置 217
8.4.2 响应特性 217
8.4.3 影响因素分析 222
习题 228
参考文献 229
第9章 自旋忆阻器阵列在核辐射吸收累积量
传感器实现中的应用 231
9.1 概述 231
9.2 传感器结构及工作原理 233
9.2.1 自旋忆阻器阵列 234
9.2.2 阻值测量电路 238
9.2.3 忆阻器阻值输出电路 239
9.3 应用案例 242
9.3.1 实验及参数设置 242
9.3.2 结果分析 242
习题 253
参考文献 254
第10章 类脑智能及脑机接口技术 256
10.1 类脑智能 256
10.2 脑机接口 259
10.2.1 脑机接口的结构与定义 259
10.2.2 脑机融合体 261
10.2.3 生物电信号 263
10.2.4 调制解调系统 265
10.2.5 指令传输系统 265
10.2.6 能源供给 267
10.2.7 系统外挂 267
10.2.8 脑机接口技术案例 269
10.2.9 技术准则及伦理 270
习题 271
参考文献 272
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