有机神经形态系统基础

本书是对有机神经形态 系统的全面研究和探索，旨 在为读者提供深入了解和应 用这一前沿技术的基础知识 。本书介绍了神经形态系统 的基本概念、组成、功能、 特点，以及基本物理模型， 探讨了神经形态系统的技术 方法（包括神经元网络和深 度学习等），概述了有机神 经形态系统领域的一些研究 和进展，并指出了神经形态 系统的未来发展方向。

第1章 忆阻器和电路 1.1 忆阻器的确定 1.2 Mnemotrix 1.3 首次提出忆阻器的试验实现 1.4 无机忆阻器 1.5 基于有机材料的忆阻器 第2章 有机忆阻器 2.1 基本材料 2.2 忆阻器的结构及工作原理 2.3 器件的电学特性 2.4 器件的工作原理 2.4.1 光谱法 2.4.2 X射线荧光法 2.5 脉冲模式下的电气特性 2.6 器件特性和稳定性优化 2.6.1 有机忆阻器特性的稳定性 2.6.2 忆阻器的架构优化 2.6.3 电解质对器件特性的作用 2.7 由逐层法形成的带沟道的有机忆阻器 第3章 基于有机忆阻器的振荡器 第4章 模型 4.1 唯象模型 4.2 有机忆阻器功能的简化模型 4.3 电化学模型 4.4 电阻状态的光学监测 第5章 逻辑门元件和神经元网络 5.1 具有记忆功能的逻辑门元件 5.1.1 具有记忆功能的“或”门元件 5.1.2 具有记忆功能的“与”门元件 5.1.3 具有记忆功能的“非”门元件 5.1.4 基于有机和无机忆阻器的具有记忆功能的逻辑门元件的比较 5.2 感知器 5.2.1 单层感知器 5.2.2 双层感知器 第6章 神经形态系统 6.1 基于单个忆阻器的电路学习 6.1.1 直流模式 6.1.2 脉冲模式 6.2 基于多个忆阻元件的网络训练 6.3 训练算法 6.4 静水椎实螺(池塘蜗牛)部分神经系统的电子模拟 6.4.1 生物基准 6.4.2 模仿静水椎实螺神经系统部分结构及其特性的试验电路 6.5 信号通路形成过程中有机忆阻器的串扰 6.6 噪声效应 6.7 频率驱动的短期记忆和长期增强 6.8 忆阻系统中的STDP学习 6.8.1 基于聚苯胺的忆阻器电路中的脉冲时间依赖可塑性 6.8.2 基于聚对二甲苯的忆阻器电路中的脉冲时间依赖可塑性 6.8.3 基于聚苯胺的忆阻器系统的经典条件作用 6.8.4 基于聚对二甲苯的忆阻器系统的经典条件作用 6.9 与生物体的耦合 第7章 3D随机系统 7.1 自支撑式纤维系统 7.2 采用发达结构框架的随机网络 7.3 基于材料相分离的3D随机网络 7.3.1 稳定金纳米粒子 7.3.2 嵌段共聚物 7.3.3 3D随机网络的制备 7.3.4 基于材料相分离的随机3D网络训练 7.3.5 所实现随机系统3D性质的证明 7.4 随机3D网络的自适应电学特性建模 7.4.1 单个忆阻器 7.4.2 网络结构 7.4.3 网络动态 7.4.4 对3D随机网络的试验结果进行建模 第8章 结论 参考文献 致谢