【技术实现步骤摘要】
一种带有情境依赖和泛化的情绪习惯化神经网络电路
[0001]本专利技术涉及神经网络电路的
，尤其涉及一种带有情境依赖和泛化的情绪习惯化神经网络电路。
技术介绍
[0002]忆阻作为一种新兴的纳米级别的电子器件，已经广泛应用于逻辑运算、保密通信、生物行为模拟、模拟电路等领域，具有巨大的应用前景。忆阻阻值额可变性和非易失性与突触特性十分相似，可用忆阻模拟生物突触来构建神经形态电路，实现生物的学习和记忆等功能。
[0003]联想学习和非联想学习是两种生物常见的学习模式，联想学习是指两种刺激共同出现，一段时间之后，两种刺激会产生联系。非联想学习是指单一刺激重复呈现引起行为变化规律，非联想学习主要有两种学习模式，分别是习惯化和敏感化（去习惯化）。一些学者已经提出了基于忆阻的习惯化和去习惯化的神经网络电路，但没有考虑影响习惯化的因素和习惯化的泛化，本专利技术所提出的神经网络电路解决了这些问题。
技术实现思路
[0004]针对现有神经网络没有考虑带有情绪刺激的习惯化和习惯化的泛化的技术问题，本专利技术提出一种带有情境依赖和泛化的情绪习惯化神经网络电路，通过习惯化模块实现了重复单一刺激下的习惯化和去习惯化，通过情绪控制模块实现了不同情绪刺激下的习惯化；通过情境控制模块实现了不同情境下的习惯化；通过泛化模块实现了两种类似的刺激均能实现习惯化。
[0005]为了达到上述目的，本专利技术的技术方案是这样实现的：一种带有情境依赖和泛化的情绪习惯化神经网络电路，包括输入信号端N1‑
N5、习惯化模...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种带有情境依赖和泛化的情绪习惯化神经网络电路，其特征在于，包括输入信号端N1‑
N5、习惯化模块Ⅰ、泛化模块、情绪控制模块Ⅰ、情境控制模块Ⅰ、习惯化模块Ⅱ、情绪控制模块Ⅱ、情境控制模块Ⅱ和输出信号端，代表刺激信号的输入信号端N1分别与习惯化模块Ⅰ、泛化模块、情绪控制模块Ⅰ、情境控制模块Ⅰ相连接，代表情境控制信号的输入信号端N3与情境控制模块Ⅰ相连接，泛化模块、情境控制模块Ⅰ和情境控制模块Ⅰ均与习惯化模块Ⅰ相连接，习惯化模块Ⅰ的输出端为输出信号端Ⅰ；代表情绪控制信号的输入信号端N5分别与情绪控制模块Ⅰ和情绪控制模块Ⅱ相连接；代表刺激信号的输入信号端N2分别与习惯化模块Ⅱ、泛化模块、情绪控制模块Ⅱ、情境控制模块Ⅱ相连接，代表情境控制信号的输入信号端N4与情境控制模块Ⅱ相连接；所述泛化模块、情绪控制模块Ⅱ和情境控制模块Ⅱ均与习惯化模块Ⅱ相连接，习惯化模块Ⅱ的输出端为输出信号端Ⅱ。2.根据权利要求1所述的带有情境依赖和泛化的情绪习惯化神经网络电路，其特征在于，所述习惯化模块Ⅰ和习惯化模块Ⅱ均包括突触神经元电路Ⅰ、反馈调节电路、电压求和单元SUM1和电压求和单元SUM3，所述输入信号端N1或输入信号端N2与电压求和单元SUM1一个输入端相连接，电压求和单元SUM1的输出端与电压求和单元SUM3的一个输入端相连接，情境控制模块Ⅰ或情境控制模块Ⅱ的输出端与电压求和单元SUM3的另一输入端相连接，电压求和单元SUM3的输出端与突触神经元电路Ⅰ相连接；所述突触神经元电路Ⅰ的输出端与反馈调节电路Ⅰ相连接；所述输入信号端N1或输入信号端N2与反馈调节电路相连接，反馈调节电路与电压求和单元SUM1的另一个输入端相连接；所述泛化模块的输出端与反馈调节电路相连接，情绪控制模块Ⅰ或情绪控制模块Ⅱ的输出端与反馈调节电路相连接。3.根据权利要求2所述的带有情境依赖和泛化的情绪习惯化神经网络电路，其特征在于，所述突触神经元电路Ⅰ包括忆阻M3、运算放大器OP7、绝对值单元ABS1和压控开关S5，忆阻M3的正端与电压求和单元SUM3的输出端相连接，忆阻M3的负端分别与运算放大器OP7的反相输入端和电阻R
43
相连接，运算放大器OP7的同相输入端接地，电阻R
43
与运算放大器OP7的输出端相连接；运算放大器OP7的输出端与绝对值单元ABS1的输入端相连接，绝对值单元ABS1的输出端与压控开关S5的第二触点相连接，压控开关S5的第一触点分别与电阻R7的一端和反馈调节电路Ⅰ的输入端相连接；输入信号端N1与压控开关S5的正相输入端相连接，电阻R7的另一端和压控开关S5的反相输入端接地。4.根据权利要求3所述的带有情境依赖和泛化的情绪习惯化神经网络电路，其特征在于，所述反馈调节电路包括第一电压选择单元、忆阻M5、运算放大器OP
19
和运算放大器OP
17
、数学运算单元ABM3、第一压控单元、第二压控单元、电压求和单元SUM5和电压求和单元SUM7，突触神经元电路Ⅰ的压控开关S5的第一触点与第一电压选择单元的输入端相连接，第一电压选择单元的输出端与电压求和单元SUM7的一个输入端相连接，情绪控制模块Ⅰ或情绪控制模块Ⅱ的一个输出端与电压求和单元SUM7的另一个输入端相连接，电压求和单元SUM7的输出端与泛化模块的第六压控单元或第七压控单元相连接，第六压控单元或第七压控单元分别与忆阻M5的正端和数学运算单元ABM3的一个输入端相连接，忆阻M5的负端分别与运算放大器OP
19
的反相输入端和电阻R
51
相连接，运算放大器OP
19
的同相输入端接地，电阻R
51
与运算放大器OP
19
的输出端相连接；运算放大器OP
19
的输出端与数学运算单元ABM3的一个输入端相连接，数学运算单元ABM3的输出端与运算放大器OP
17
的反相输入端相连接，运算放大器OP
17
的同相输入端与电源V
21
的正极相连，电源V
21
的负极接地；所述运算放大器OP
17
的输出端
与第一压控单元相连接，第一压控单元分别与情绪控制模块Ⅰ或情绪控制模块Ⅱ、电压求和单元SUM5的一输入端相连接，电压求和单元SUM5的另一输入端与情绪控制模块Ⅰ或情绪控制模块Ⅱ的另一输出端相连接；电压求和单元SUM5的输出端与第二压控单元的另一个输入端相连接；输入信号端N1通过非门D
23
与第二压控单元的一个输入端相连接，第二压控单元的输出端与电压求和单元SUM1的另一输入端相连接。5.根据权利要求4所述的带有情境依赖和泛化的情绪习惯化神经网络电路，其特征在于，所述反馈调节电路的第一电压选择单元包括非门D5、压控单元Ⅰ、压控单元Ⅱ和压控单元III，所述突触神经元电路Ⅰ的压控开关S5的第一触点分别与非门D5、压控单元Ⅱ和压控单元III的输入端相连接，非门D5与压控单元Ⅰ的输入端相连接，压控单元Ⅰ和压控单元Ⅱ的输出端均与电压求和单元SUM
11
相连接，电压求和单元SUM
11
和压控单元III的输出端均与电压求和单元SUM9相连接；电压求和单元SUM9的输出端与电压求和单元SUM9的一个输入端相连接。6.根据权利要求1
‑
5中任意一项所述的带有情境依赖和泛化的情绪习惯化神经网络电路，其特征在于，所述泛化模块包括与门D
33
、第三压控单元、第四压控单元、第五压控单元、第六压控单元、第七压控单元、电压求和单元SUM2、第一比例放大器、第二比例放大器、第一突触神经元电路和第二突触神经元电路，所述输入信号端N1分别与第三压控单元的输入端和与门D
33
的一个输入端相连接，输入信号端N2分别与第五压控单元的输入端和与门D
33
的另一输入端相连接，与门D
33
的输出端与第四压控单元的输入端相连接，第四压控单元和第五压控单元的输出端分别与电压求和单元SUM2的两个输入端相连接，电压求和单元SUM2的输出端与第一比例放大器相连接，第一比例放大器的输出端与第二比例放大器相连接；所述第三压控单元与第一突触神经元电路相连接，第一突触神经元电路的输出端与第六压控单元相连接，第二比例放大器的输出端与第二突触神经元电路相连接，第二突触神经元电路的输出端与第七压控单元相连接；所述第六压控单元的另一输入端与习惯化模块Ⅰ的反馈调节电路的电压求和单元SUM7的输出端相连接，第六压控单元的输出端与习惯化模块Ⅰ的反馈调节电路的忆阻M5的正端相连接；所述第七压控单元的另一输入端与习惯化模块Ⅱ的反馈调节电路的电压求和单元SUM7的输出端相连接，第七压控单元的输出端与习惯化模块Ⅱ反馈调节电路的忆阻M5的正端相连接。7.根据权利要求5所述的带有情境依赖和泛化的情绪习惯化神经网络电路，其特征在于，所述第一突触神经元电路包括电阻R
74
、电阻R
75
、运算放大器OP
23
、数学运算单元ABM5和运算放大器OP
25
，第三压控单元的输出端分别与电阻R
74
和数学运算单元ABM5的一个输入端相连接，电阻R
74
分别与运算放大器OP
23
的反相输入端和电阻R
75
相连接，运算放大器OP
23
的同相输入端接地，电阻R
75
与运算放大器OP
23
的输出端相连接，运算放大器OP
23
的输出端与数学运算单元ABM5的另一个输入端相连接，数学运算单元ABM5的输出端与运算放大器OP
25
的反相输入端相连接，运算放大器OP
25
的同相输入端与电源V
32
的正极相连，电源V
32
的负极接地，运算放大器OP
25
的输出端连接第六压控单元的一个输入端；所述第二突触神经元电路包括忆阻M7、电阻R
76
、运算放大器OP
24
、数学运...
【专利技术属性】
技术研发人员：孙军伟，凌丹，赵麟豪，赵阳，徐远鹏，孙策，陈振，李闯闯，张静宜，刘鹏，王英聪，王延峰，王妍，刘娜，雷霆，方洁，黄春，余培照，
申请(专利权)人：郑州轻工业大学，
类型：发明
国别省市：
还没有人留言评论。发表了对其他浏览者有用的留言会获得科技券。