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SET-MOS混合结构的细胞神经网络及其应用

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李芹, 蔡理, 冯朝文. 2009: SET-MOS混合结构的细胞神经网络及其应用, 物理学报, 58(6): 4183-4188. doi: 10.3321/j.issn:1000-3290.2009.06.089
引用本文: 李芹, 蔡理, 冯朝文. 2009: SET-MOS混合结构的细胞神经网络及其应用, 物理学报, 58(6): 4183-4188. doi: 10.3321/j.issn:1000-3290.2009.06.089
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Li Qin, Cai Li, Feng Chao-Wen. 2009: Cellular neural network with hybrid single-electron and MOS transistors architecture and its application, Acta Physica Sinica, 58(6): 4183-4188. doi: 10.3321/j.issn:1000-3290.2009.06.089
Citation: Li Qin, Cai Li, Feng Chao-Wen. 2009: Cellular neural network with hybrid single-electron and MOS transistors architecture and its application, Acta Physica Sinica, 58(6): 4183-4188. doi: 10.3321/j.issn:1000-3290.2009.06.089
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SET-MOS混合结构的细胞神经网络及其应用

  • 空军工程大学理学院,西安,710051

Cellular neural network with hybrid single-electron and MOS transistors architecture and its application

  • 摘要: 基于细胞神经网络(CNN)细胞单元的等效电路及其电学特性模型,利用SET-MOS混合结构反相器实现了模型中的激活函数电路,用耦合电容单元实现CNN细胞的系统模板,构建了SET-MOS CNN细胞硬件电路,并将其应用在图像处理中.仿真结果表明,所设计的CNN硬件电路具有结构简单、功耗低、响应速度快等特点,可用于构成各种规模的CNN电路,进一步满足大规模信号处理的需求及提高集成电路的集成度.
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出版历程
  • 刊出日期:  2009-06-30

SET-MOS混合结构的细胞神经网络及其应用

  • 空军工程大学理学院,西安,710051

摘要: 基于细胞神经网络(CNN)细胞单元的等效电路及其电学特性模型,利用SET-MOS混合结构反相器实现了模型中的激活函数电路,用耦合电容单元实现CNN细胞的系统模板,构建了SET-MOS CNN细胞硬件电路,并将其应用在图像处理中.仿真结果表明,所设计的CNN硬件电路具有结构简单、功耗低、响应速度快等特点,可用于构成各种规模的CNN电路,进一步满足大规模信号处理的需求及提高集成电路的集成度.

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