近期，李春來教授課題組在國際權威學術期刊《Nonlinear Dynamics》發表題為“三穩态局部有源憶阻器及其神經網絡應用”（A tristable locally active memristor and its application in Hopfield neural network）的研究論文。論文第二作者楊永豔為我校信息與通信工程專業2019級碩士研究生。論文基本信息如圖1。
圖1 論文基本信息.
磁控憶阻器狀态受磁通量變化率和施加電壓的限制，這與生物神經元的電磁感應和膜電位之間的相互作用非常相似。因此，可通過磁控憶阻器來刻畫神經元介質中電磁生理學的物理效應。同時，作為模拟生物神經網絡的數學模型，人工神經網絡從生物神經網絡的結構與功能出發，深入挖掘生物神經網絡的放電特性及放電機制，從而實現生物神經網絡信息的表征、處理與調控。而将憶阻器與人工神經網絡相結合，可以構成憶阻形态神經網絡。作為類腦研究的重要算法，憶阻神經網絡可廣泛應用于模式識别、語音合成、聯想記憶等實際工程。
本成果報道了一種具有三穩定平衡态的非易失性局部有源憶阻器。從理論和數值角度研究了不同平衡态的切換機制，并基于蔡氏憶阻理論研究了憶阻器的非易失性和局部有源性，發現憶阻器的局部有源區域可由憶阻器參數調控。繼而，根據神經突觸的電磁學特性，設計了一個憶阻型Hopfield神經網絡系統。動力學分析顯示憶阻器突觸耦合權重可影響神經網絡系統平衡點的分布。此外，由于憶阻突觸的介入，神經網絡呈現出複雜的動力學行為，如多穩态和簇發放電。
圖2為憶阻器的三穩态特性，圖3為憶阻器三個平衡狀态間的切換過程。
圖3 憶阻器三個平衡狀态間的切換.
圖4為描述憶阻神經網絡多穩态的吸引盆。其中，不同顔色區域代表不同類型吸引子：圖4(a)中綠色、紅色和青色區域代表周期-1吸引子、周期-4吸引子和混沌吸引子；圖4(b)中綠色、紅色和青色區域代表周期-1吸引子、混沌吸引子和周期-2吸引子。分别從圖4(a)和圖4(b)的三個區域中選擇不同初始條件，可得到相應類型的吸引子，如圖5所示。
圖4 憶阻神經網絡的吸引盆.
圖5 吸引盆中不同顔色區域對應的吸引子相圖.
圖6為利用商用元件和模塊化設計理論設計的憶阻神經網絡實現電路。
圖6 憶阻神經網絡的等效電路.
