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公开(公告)号：CN106067064A
公开(公告)日：2016-11-02
申请号：CN201610385145.7
申请日：2016-06-03
Applicant: 福州大学
IPC: G06N3/063
CPC classification number: G06N3/063
Abstract: 本发明涉及一种基于RBF的函数逼近器系统。利用开平方根电路、类高斯函数产生电路以及Gilbert乘法器等基本电路单元，设计了一个基于RBF的函数逼近器系统；通过给定适当的外界偏置电压，可实现函数逼近的功能。本发明可集成为专用的神经网络芯片，具有体积小、便携带、可嵌入等优点，可以实现高度的并行计算，克服了软件实现函数逼近器的体积大、不易携带、不易嵌入、运算速度慢的缺陷；此外，本发明扩展性能好，可用于解决更复杂函数的逼近问题；本发明凭借其可嵌入性、便携性、高速性、可扩展的优点，有望在函数逼近等人工智能领域得到广泛的应用。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN105551520B
公开(公告)日：2017-12-08
申请号：CN201610069637.5
申请日：2016-02-01
Applicant: 福州大学
Abstract: 本发明涉及一种基于Memristor/MOSFET的可编程电路及其实现方法。通过忆阻器（Memristor）与MOS管结合使用，使编程电压能够产生改变忆阻器阻值的稳定电流，发挥忆阻器阻值可变及非易失特性，达到可编程的效果。本发明成功地在SPICE软件中实现了忆阻器模型的搭建，利用该模型提出基于忆阻器的可编程电路，并针对整个电路进行了仿真验证。忆阻器和MOS管结合的可编程电路结构简单，管子数目较小，集成度高，有利于集成电路进一步向纳米级别的发展。
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公开(公告)号：CN106067064B
公开(公告)日：2018-09-18
申请号：CN201610385145.7
申请日：2016-06-03
Applicant: 福州大学
IPC: G06N3/063
Abstract: 本发明涉及一种基于RBF的函数逼近器系统。利用开平方根电路、类高斯函数产生电路以及Gilbert乘法器等基本电路单元，设计了一个基于RBF的函数逼近器系统；通过给定适当的外界偏置电压，可实现函数逼近的功能。本发明可集成为专用的神经网络芯片，具有体积小、便携带、可嵌入等优点，可以实现高度的并行计算，克服了软件实现函数逼近器的体积大、不易携带、不易嵌入、运算速度慢的缺陷；此外，本发明扩展性能好，可用于解决更复杂函数的逼近问题；本发明凭借其可嵌入性、便携性、高速性、可扩展的优点，有望在函数逼近等人工智能领域得到广泛的应用。
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公开(公告)号：CN105551520A
公开(公告)日：2016-05-04
申请号：CN201610069637.5
申请日：2016-02-01
Applicant: 福州大学
CPC classification number: G11C13/0009 , G11C14/009
Abstract: 本发明涉及一种基于Memristor/MOSFET的可编程电路及其实现方法。通过忆阻器（Memristor）与MOS管结合使用，使编程电压能够产生改变忆阻器阻值的稳定电流，发挥忆阻器阻值可变及非易失特性，达到可编程的效果。本发明成功地在SPICE软件中实现了忆阻器模型的搭建，利用该模型提出基于忆阻器的可编程电路，并针对整个电路进行了仿真验证。忆阻器和MOS管结合的可编程电路结构简单，管子数目较小，集成度高，有利于集成电路进一步向纳米级别的发展。
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公开(公告)号：CN205354662U
公开(公告)日：2016-06-29
申请号：CN201620100513.4
申请日：2016-02-01
Applicant: 福州大学
Abstract: 本实用新型涉及一种基于Memristor/MOSFET的可编程电路，包括忆阻器阻值控制模块、忆阻器、系统电路；所述忆阻器阻值控制模块包括第一NMOS管M1、第二NMOS管M2、第三NMOS管M3、第四NMOS管M4，所述第一NMOS管M1的栅极与所述第一NMOS管M1的漏极、所述第二NMOS管M2的栅极相连并作为所述忆阻器阻值控制模块的第一编程输入端口，所述第三NMOS管M3的栅极与所述第四NMOS管M4的栅极、所述第四NMOS管M4的漏极相连，所述第一NMOS管M1的源极与所述第三NMOS管M3的漏极相连，所述第二NMOS管M2的漏极与所述第四NMOS管M4的源极相连。通过忆阻器（Memristor）与MOS管结合使用，使编程电压能够产生改变忆阻器阻值的稳定电流，发挥忆阻器阻值可变及非易失特性，达到可编程的效果。
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公开(公告)号：CN205788258U
公开(公告)日：2016-12-07
申请号：CN201620528555.8
申请日：2016-06-03
Applicant: 福州大学
IPC: G06N3/063
Abstract: 本实用新型涉及一种基于RBF的函数逼近器。利用开平方根电路、类高斯函数产生电路以及Gilbert乘法器等基本电路单元，设计了一个基于RBF的函数逼近器；通过给定适当的外界偏置电压，可实现函数逼近的功能。本实用新型可集成为专用的神经网络芯片，具有体积小、便携带、可嵌入等优点，可以实现高度的并行计算，克服了软件实现函数逼近器的体积大、不易携带、不易嵌入、运算速度慢的缺陷；此外，本实用新型扩展性能好，可用于解决更复杂函数的逼近问题；本实用新型凭借其可嵌入性、便携性、高速性、可扩展的优点，有望在函数逼近等人工智能领域得到广泛的应用。
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