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龙图腾网获悉安徽大学申请的专利一种基于忆阻器的全硬件神经网络实现图像识别方法及装置获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN113971749B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-17发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202110960665.7，技术领域涉及：G06V10/774；该发明授权一种基于忆阻器的全硬件神经网络实现图像识别方法及装置是由代月花;邹建勋;冯哲;王旭;胡古月;杨菲;李星;汪小青;杨斌;邵鹏;王菲菲;张登昶设计研发完成，并于2021-08-20向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于忆阻器的全硬件神经网络实现图像识别方法及装置在说明书摘要公布了：本发明涉及芯片应用领域，公开了一种基于忆阻器的全硬件神经网络实现图像识别装置，所述装置包括：输入模块一、输入模块二和权重模块，所述输入权重模块包括忆阻器和两个反向放大电路，且忆阻器与两个反向放大电路依次电性连接，所述输入模块二输出端连接有减法器，本发明使用忆阻器做为权重，实现存内运算，摆脱了冯诺依曼的存储墙限制，且本发明将忆阻器和两个模拟8选1选择器结合，实现无主机学习，且读写方便。

本发明授权一种基于忆阻器的全硬件神经网络实现图像识别方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种基于忆阻器的全硬件神经网络实现图像识别方法，其特征在于，所述方法基于阈值电压为VT+＝1V和VT‑＝‑1V的忆阻器模型，包括如下步骤： 步骤1：写入时将图片上的像素点归一化后等值的电压加在神经网络的输入端口，并将目标值设定为10v； 步骤2：网络根据输入自适应调节后，即输出信号达到目标值10v，即训练完毕； 步骤3：读取时，将步骤一中图片上的像素点归一化后等值的电压加在神经网络的输入端口，观察输出端口电压，离10v最近的输出端口，即所在第几组即是训练时的第几张图片； 所述步骤1包括如下步骤： 步骤1‑1：将图片像素点归一化，即灰色像素点0‑255归一化至0.1,1，将对应值的电压按顺序加在神经网络的输入端口； 步骤1‑2：选取一张图像写入第一列权重，其他列不设定目标值，同理依次选择图像写入其他列； 所述步骤2包括如下步骤： 步骤2‑1：将写信号输入为1，即Write＝1，当输出信号大于目标值时即e1＝1，e2＝0，此时忆阻器阻值在‑10x的作用下，阻值上升，输出信号下降，直至输出信号等于目标值，即e1＝0，e2＝0，忆阻器阻值不变写入完成；当输出信号小于目标值时即e1＝0，e2＝1，此时忆阻器阻值在10x的作用下，阻值下降，输出信号上升，直至输出信号等于目标值，即e1＝0，e2＝0，忆阻器阻值不变写入完成； 步骤2‑2：写入完成后，将写信号输入为0，即Write＝0，等待写入其他列权重，或者等待读取； 所述步骤3包括如下步骤： 步骤3‑1：读取时，随机抽取步骤1中图片一张，将其像素点归一化后等值的电压加在神经网络的输入端口，观察输出端口电压； 步骤3‑2：对比各列输出信号，输出电压离10v最近的列为第几列，即可判断输入图片为第几图片；若写入时，将数字1的图片用来写入第一列权重，读取时第一列输出离10v最近即可判断输入的数字为1。

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