一种基于Master-Slave神经元的人工神经网络控制器

发明专利有效专利

申请号：
CN202110488734.9
IPC分类号：G05B13/04
申请日期：
2021-05-06
申请人：
清华大学

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著录项信息

专利名称	一种基于Master-Slave神经元的人工神经网络控制器
申请号	CN202110488734.9	申请日期	2021-05-06
法律状态	实质审查	申报国家	中国
公开/公告日	2021-08-27	公开/公告号	CN113311702A
优先权	暂无	优先权号	暂无
主分类号	G05B13/04 ? IPC结构图谱： G 物理 G0 仪器 G05 控制；调节 G05B 一般的控制或调节系统；这种系统的功能单元；用于这种系统或单元的监视或测试装置（应用流体作用的一般流体压力执行器或系统入F15B；阀门本身入F16K；仅按机械特征区分的入G05G；传感元件见相应小类，例如G12B，G01、H01的小类；校正单元见相应的小类，例如H02K） G05B13/00 自适应控制系统，即系统按照一些预定的准则自动调整自己使之具有最佳性能的系统（G05B 19/00优先；计算机零部件入G06F 15/18）〔3〕 G05B13/02 电的 G05B13/04 包括使用模型或模拟器的〔3〕	IPC分类号	G;0;5;B;1;3;/;0;4查看分类表>
申请人	清华大学	申请人地址	北京市海淀区清华园1号变更专利地址、主体等相关变化，请及时变更，防止失效
权利人	清华大学	当前权利人	清华大学
发明人	李辛毅;吴华强;钱鹤
代理机构	北京清亦华知识产权代理事务所（普通合伙）	代理人	廖元秋

摘要

本发明提出一种基于Master‑Slave神经元的人工神经网络控制器，属于人工神经网络硬件实现技术领域。该控制器包括：一个Master神经元模块、多个独立的Slave神经元模块以及一个非挥发忆阻器阵列；其中，所述Master神经元模块包含多个独立的Master神经元，每个Master神经元分别连接非挥发忆阻器阵列和每个Slave神经元模块，非挥发忆阻器阵列分别连接每个Slave神经元模块。本发明的Master神经元收到新的任务信息后，在不改变神经网络保存的已经过训练的信息的前提下，通过训练新的Slave神经元对新信息进行学习，从而使人工神经网络具有像生物神经网络一样的自适应和学习能力。

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