声明
摘要
第1章绪论
1.1研究背景及意义
1.2国内外研究现状
1.2.1神经形态计算
1.2.2忆阻器
1.2.3忆阻容错方法研究现状
1.3研究内容
1.4论文结构安排
第2章基于忆阻阵列的神经形态系统
2.1 神经网络
2.2基于忆阻交叉阵列的神经网络结构
2.3忆阻器故障及故障注入
2.3.1忆阻器故障
2.3.2忆阻交叉阵列故障注入
2.4故障测试算法
2.5本章小结
第3章面向NCS的忆阻阵列上的容错谱紧类方法
3.1谱聚类算法
3.1.1相似度度量方法
3.1.2相似图及其构造方法
3.1.3图的划分准则
3.1.4拉普拉斯矩阵
3.1.5谱聚类算法流程
3.2面向NCS的忆阻阵列上的容错映射框架FTNCS
3.2.1容错驱动谱聚类方法
3.2.2集群规模控制谱聚类
3.2.3离群值控制方法
3.2.4布局评估
3.3本章小结
第4章面向NCS的固定尺寸忆阻阵列上的容错映射框架
4.1 基于METIS的容错驱动聚类算法
4.2冗余忆阻交叉阵列容错
4.3对半转置方法
4.4 基于二分匹配的启发式映射算法
4.5本章小结
第5章模拟实验结果及分析
5.1 蒙特卡洛及模拟实验环境
5.2实验结果比较及分析
5.2.1对半转置方法的优越性
5.2.2 固定尺寸忆阻交叉阵列大小的影响
5.2.3 FTNCS框架结果对比
5.2.4 FTDC-NCS框架结果对比
5.2.5布局评估结果
5.3本章小结
第6章总结与展望
6.1 本文总结
6.2未来展望
参考文献
致谢
在读期间发表的学术论文与取得的其他研究成果
中国科学技术大学;