[发明专利]一种基于光电神经网络的复合采集处理系统

权利要求书

1.一种基于光电神经网络的复合采集处理系统，其特征在于，采用光电神经网络实现传感和处理复合功能，利用光电突触替换神经网络中的人工突触，利用反向传播BP算法以更新突触权重减小误差；其中：

所述的光电突触采用双模光电突触，接收光刺激并对外部电信号敏感，实现感知记忆功能；该双模光电突触具有光电人工突触的基本功能，具有多级状态，具有权重变化过程进行电协调的能力；

所述的光电神经网络中的所有输入神经元的突触进行分组，并在各组中的所有突触上应用与感测像素相对应的相同光信号以实现与电神经形态系统相同的输入层结构；

所述的反向传播BP算法，以使每个突触权重的更新规则与来自输入节点的输入值和来自隐藏节点BP信号都相关；

所述的反向传播BP算法，是加以改进的，其中BP信号采用二进制，即仅提供两种模式：开启与保持，用简单的开关代替任意脉冲信号发生器；在“开启”模式下，突触权重对输入信号有响应，并且在“保持”模式，输入信号不能引起突触权重的变化；

所述的双模光电突触是一个底栅底接触场效应晶体管，该器件结构中，以聚酰亚胺薄膜作柔性基板，以聚(9,9-二辛基芴-共-二硫代-苯)(F8T2)作为光吸收材料，单壁碳纳米管SWCNT作为导电通道，组成光电材料复合物；

所述的光电神经网络，模拟像素手写数字分类简单系统；该系统结构如下：

(1)是一个双层神经形态网络；

(2)输入层和隐藏层由光电突触连接，隐藏层和输出层由普通突触连接；

(3)将两个相同的装置分组为一个光电突触，以获得对称权重变化；

(4)相同输入神经元的光电突触被分组接收图像像素的相同光信号；

(5)连接到同一隐藏节点的光电突触共享来自网络的相同BP信号；

(6)输入信号设置为二进制；

所述的数字分类简单系统，采用改进的Widrow-Hoff算法，即利用Widrow-Hoff规则计算突触权重变化dW，相关公式为：

其中，dW_ki是输入层中的权重变化，V_img是输入信号，此处只有1和0，δ_ki(k)是BP信号；其中，fg(n)是目标输出，f(n)是实际输出，h(i)是隐藏层输出，W_ij是输出层中的突触权重。

2.根据权利要求1所述的复合采集处理系统，其特征在于，所述的底栅底接触场效应晶体管，由如下制备步骤得到：

(1)光刻法定义栅电极；

(2)热蒸发沉积8nm±1.6nm厚的Cr和50nm±10nm厚的Au层，然后进行剥离工艺；

(3)使用原子层沉积生长20nm±4nm厚的Al₂O₃介电层；

(4)使用与栅电极相同的方法制造源极和漏极；

(5)用另一光刻工艺打开光刻胶上的窗口来限定沟道面积(20μm±4μm)×(50μm±10μm)；

(6)将SWCNT注入在溶解有F8T2的甲苯中，来制备SWCNT/F8T2复合材料；

(7)将制备的结构浸入复合溶液中6～9小时，以沉积嵌入F8T2薄膜中的SWCNT网络。

3.根据权利要求2所述的复合采集处理系统，其特征在于，所述的光电材料复合物用于提供多个界面，以分离激子和减少重组。

4.根据权利要求1所述的复合采集处理系统，其特征在于，所述的BP信号具有可调性。

5.根据权利要求1所述的复合采集处理系统，其特征在于，所述的输入信号为光脉冲信号，即采用光敏突触。

6.根据权利要求1所述的复合采集处理系统，其特征在于，所述的Widrow-Hoff算法公式中，阈值设置为0.004G，G是设备电导率，以减少装置误差。