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公开(公告)号：CN110842915B
公开(公告)日：2021-11-23
申请号：CN201910993530.3
申请日：2019-10-18
Abstract: 本发明公开了一种基于忆阻交叉阵列的机器人控制系统及方法，该系统包括传感器组、输入传感信号调制器、神经形态电路、输出控制信号调制器、输出装置、外部监督模块和训练控制器；机器人的控制由神经形态电路执行，其主要部分是具有全连接神经网络结构的忆阻器交叉阵列。神经形态电路中的差分放大电路和多路复用开关均连接在忆阻器交叉阵列上，输入信号向量与忆阻器交叉阵列内储存的权重矩阵的相乘，再经过差分放大电路得到一路或者多路模拟输出信号。本发明拟利用忆阻器神经形态电路来降低已有机器人控制系统执行神经网络运算时的功耗；直接用忆阻器来模拟生物神经网络中的权重，有效降低复杂度，提高了响应速度。
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公开(公告)号：CN110842915A
公开(公告)日：2020-02-28
申请号：CN201910993530.3
申请日：2019-10-18
Abstract: 本发明公开了一种基于忆阻交叉阵列的机器人控制系统及方法，该系统包括传感器组、输入传感信号调制器、神经形态电路、输出控制信号调制器、输出装置、外部监督模块和训练控制器；机器人的控制由神经形态电路执行，其主要部分是具有全连接神经网络结构的忆阻器交叉阵列。神经形态电路中的差分放大电路和多路复用开关均连接在忆阻器交叉阵列上，输入信号向量与忆阻器交叉阵列内储存的权重矩阵的相乘，再经过差分放大电路得到一路或者多路模拟输出信号。本发明拟利用忆阻器神经形态电路来降低已有机器人控制系统执行神经网络运算时的功耗；直接用忆阻器来模拟生物神经网络中的权重，有效降低复杂度，提高了响应速度。
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公开(公告)号：CN118569331B
公开(公告)日：2025-03-25
申请号：CN202410650458.5
申请日：2024-05-24
Applicant: 南京大学
Abstract: 本发明公开了一种模拟硬件神经网络的训练方法及装置，包括：输入训练信息到模拟硬件神经网络，模拟硬件神经网络对输入信号建立响应，测量模拟硬件神经网络的输出结果；在模拟硬件神经网络运行的同时，给特定网络节点注入微扰信号，测量微扰信号产生的响应；根据两次测量的结果，更新模拟硬件神经网络内部的参数。本发明具有比现有技术具有更高的识别率和通用性，适用于所有类型的模拟硬件神经网络训练，解决了模拟硬件神经网络训练对数学模型依赖的问题。
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公开(公告)号：CN114237548A
公开(公告)日：2022-03-25
申请号：CN202111382949.9
申请日：2021-11-22
Applicant: 南京大学
Abstract: 本发明公开了一种基于非易失性存储器阵列的复数点乘运算的方法，包括以下步骤：(1)n维复数输入向量x转化为2n维实数向量X；(2)m*n维的复数输入矩阵h转化为2m*2n维的实数矩阵H；(3)根据矩阵H设计存内计算硬件阵列；(4)在阵列上实现矩阵向量点乘运算；(5)将2m维实数输出向量Y转化为m维复数向量y。本发明还公开一种基于非易失性存储器阵列的复数点乘运算的系统。本发明基于存内计算硬件阵列完成了复数域上任意维的并行矩阵向量点乘运算，成功地将矩阵向量点乘运算从实数域推广到了复数域上，扩大了其适用范围，且这种方法具有普适性。
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公开(公告)号：CN113296952A
公开(公告)日：2021-08-24
申请号：CN202110607304.4
申请日：2021-06-01
Applicant: 南京大学
IPC: G06F9/50
Abstract: 本发明公开一种采用模拟传感器高阶微分进行边缘计算的系统，包括传感器模块、微分模块、模拟加权求和模块和后级系统模块；四个模块依次连接；传感器模块采集输入信号并产生电学模拟信号；微分模块获得电学模拟信号的微分信号；模拟加权求和模块加权求和各阶微分信号；后级系统模块根据模拟加权求和模块的输出控制后级系统。本发明还公开一种采用模拟传感器高阶微分进行边缘计算的方法。本发明在硬件电路实现对连续输入信号的泰勒展开，对传感器收集的运动信号进行预处理，进而对物体的运动做出预测；本发明降低系统的功耗，减少计算所需的时间，提高系统的续航时间，减少了系统延迟，提高了系统准确性和性能。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN118860333A
公开(公告)日：2024-10-29
申请号：CN202411020765.1
申请日：2024-07-29
Applicant: 南京大学
IPC: G06F7/544
Abstract: 本发明公开了一种并行模拟存内计算方法及装置，该方法将模拟电流信号作为输入信息；复制模拟电流信号，形成对应的复制电流信号，对所有复制电流信号均进行赋权处理，得到对应的调制电流信号集合；对调制电流信号集合基于基尔霍夫电流定律进行加权累加运算，得到输出电流信号。本发明在纯电流域进行信号的输入、处理和输出，实现对电流信号的精确复制和输出，在线路电阻较大的情况下也能保证输出电流的精度，大大减小在装置规模提升时线路电阻分压等非理想因素带来的影响，通过加权模块实现计算精度的主动调节，通过对称结构大幅抵消器件温漂带来的影响，能够在环境温度极端变化的情况下保持较高的计算精度，实现高鲁棒性的高精度计算功能。
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公开(公告)号：CN118569331A
公开(公告)日：2024-08-30
申请号：CN202410650458.5
申请日：2024-05-24
Applicant: 南京大学
Abstract: 本发明公开了一种模拟硬件神经网络的训练方法及装置，包括：输入训练信息到模拟硬件神经网络，模拟硬件神经网络对输入信号建立响应，测量模拟硬件神经网络的输出结果；在模拟硬件神经网络运行的同时，给特定网络节点注入微扰信号，测量微扰信号产生的响应；根据两次测量的结果，更新模拟硬件神经网络内部的参数。本发明具有比现有技术具有更高的识别率和通用性，适用于所有类型的模拟硬件神经网络训练，解决了模拟硬件神经网络训练对数学模型依赖的问题。
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公开(公告)号：CN116015368B
公开(公告)日：2023-07-28
申请号：CN202211382662.0
申请日：2022-11-07
Applicant: 南京大学
IPC: H04B7/0413 , H04B7/06 , H04B7/08
Abstract: 本发明公开了一种基于模拟存内计算的MIMO、解MIMO方法及系统，本发明在MIMO中先将需要发射的二进制码流转换为IQ符号流，然后根据IQ符号流为构建的模拟存内计算阵列赋电导值，从而使得模拟存内计算阵列的输出实现调制，再通过多根天线将调制信号发射出去，实现MIMO，在解MIMO中，通过MIMO信道的信道均衡因子为模拟存内计算阵列赋电导值，从而对接收的信号实现解调，再将解调信号转换为二进制码，从而实现解MIMO。本发明能耗低、时延小、过程简单。
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公开(公告)号：CN113296952B
公开(公告)日：2022-03-18
申请号：CN202110607304.4
申请日：2021-06-01
Applicant: 南京大学
IPC: G06F9/50
Abstract: 本发明公开一种采用模拟传感器高阶微分进行边缘计算的系统，包括传感器模块、微分模块、模拟加权求和模块和后级系统模块；四个模块依次连接；传感器模块采集输入信号并产生电学模拟信号；微分模块获得电学模拟信号的微分信号；模拟加权求和模块加权求和各阶微分信号；后级系统模块根据模拟加权求和模块的输出控制后级系统。本发明还公开一种采用模拟传感器高阶微分进行边缘计算的方法。本发明在硬件电路实现对连续输入信号的泰勒展开，对传感器收集的运动信号进行预处理，进而对物体的运动做出预测；本发明降低系统的功耗，减少计算所需的时间，提高系统的续航时间，减少了系统延迟，提高了系统准确性和性能。
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公开(公告)号：CN114282478B
公开(公告)日：2023-11-17
申请号：CN202111372955.6
申请日：2021-11-18
Applicant: 南京大学
IPC: G06F30/367
Abstract: 本发明公开了一种修正可变电阻器件阵列点乘误差的方法，包括(1)将目标电导矩阵初始化写入可变电阻器件阵列；(2)计算可变电阻器件阵列的有效电导矩阵；(3)将步骤(2)所得的有效电导矩阵与目标电导矩阵对比，若满足收敛条件，则该方法执行完毕，否则继续执行以下步骤：将差值矩阵乘以调节系数η得到误差电导矩阵，根据此误差矩阵来调节实际硬件阵列上每个可变电阻器件的阻值，即调节实际可变电阻器件的电导矩阵Gwrite为Gwrite＝G′write‑Gerror；其中Gerror为误差电导矩阵，G′write为上一次实际写入可变电阻器件的电导矩阵；调节之后，重复执行步骤(2)和(3)，直到满足步骤(3)中的停止条件。本发明能够显著提高可变电阻器件阵列当中线路电阻引起的矩阵运算误差的修正效果，有广泛应用价值和潜力。
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