忆阻器神经网络电路

近罚寻避可仿真

基于忆阻器的奖惩神经网络电路，模拟大脑奖惩信号处理，产生趋近和抑制行为，并考虑次级行为，可用于自主导航等神经计算应用。

王延峰 · Kefan, Tao · Wang, Yingcong · 孙军伟

IEEE Transactions on Industrial Informatics 2025

技术优势

模拟次级行为

在趋近和抑制行为之后，通过系统间竞争产生次级行为，丰富了电路的决策输出。

产生遮蔽效应

不同强度的信号产生不同遮蔽效应，增强对复杂刺激的区分能力。

PSpice验证可行

电路可行性已通过PSpice仿真验证，为硬件实现提供了依据。

应用场景

• 神经形态机器人：用作奖惩处理和趋近抑制行为选择的决策模块，增强机器人行为多样性。
• 自主导航系统：为自主导航中的行为竞争和次级行为生成提供神经形态计算参考。
• 工业车辆大脑：模拟大脑奖惩信号处理，辅助工业车辆在复杂环境中的行为决策。