1. 本选题研究的目的及意义
近年来，随着人工智能技术的飞速发展，深度学习在各个领域取得了显著的成果。
长短期记忆神经网络（LSTM）作为一种特殊的循环神经网络，由于其能够有效地处理和学习长期依赖关系，在语音识别、自然语言处理、图像识别等领域得到了广泛应用。
然而，传统的LSTM网络通常在冯·诺依曼架构的计算平台上实现，存在着计算速度慢、功耗高等问题。
2. 本选题国内外研究状况综述
近年来，忆阻器由于其在神经形态计算领域的巨大潜力，吸引了国内外研究者的广泛关注。
以下将分别从国内外研究现状进行综述：
1. 国内研究现状
3. 本选题研究的主要内容及写作提纲
本选题主要研究基于忆阻器的长短期记忆神经网络的设计与实现，具体研究内容包括：1.研究忆阻器的特性，并选取合适的忆阻器模型，为基于忆阻器的LSTM神经网络设计提供基础。
2.研究LSTM神经网络的结构和工作原理，并结合忆阻器的特性，设计基于忆阻器的LSTM神经元电路，探索忆阻器在LSTM网络中的实现方案。
3.构建基于忆阻器的LSTM神经网络模型，并研究相应的网络训练算法，以实现对网络参数的有效训练。
4. 研究的方法与步骤
本研究将采用理论分析、仿真实验和对比研究等方法，逐步开展以下研究工作：
1.文献调研阶段：查阅国内外相关文献，了解忆阻器、LSTM神经网络以及忆阻器神经形态计算的最新研究进展，为本研究提供理论基础和技术参考。
2.忆阻器模型选择与仿真：研究不同类型的忆阻器模型，分析其特性和适用场景，选择合适的忆阻器模型作为本研究的基础。
利用仿真软件对选定的忆阻器模型进行仿真，验证其电学特性，并为后续的电路设计提供参数依据。
5. 研究的创新点
本研究的创新点在于：
1.提出一种新型的基于忆阻器的LSTM神经元电路设计方案，利用忆阻器的状态变化特性来实现LSTM神经元的门控机制和记忆功能，以提高电路的集成度和降低功耗。
2.研究适用于基于忆阻器的LSTM神经网络的训练算法，针对忆阻器器件的非理想特性，对传统训练算法进行改进，以提高网络的训练效率和鲁棒性。
3.通过仿真实验，对基于忆阻器的LSTM神经网络的性能进行全面评估，并与传统的LSTM网络进行对比分析，验证其在性能、功耗、面积等方面的优势。
6. 计划与进度安排
第一阶段 （2024.12~2024.1）确认选题，了解毕业论文的相关步骤。
第二阶段（2024.1~2024.2）查询阅读相关文献，列出提纲
第三阶段（2024.2~2024.3）查询资料，学习相关论文
7. 参考文献（20个中文5个英文）
[1] 徐路遥,张贝贝,王现,等.基于忆阻器神经形态计算的联想记忆及应用研究进展[J].微电子学与计算机,2022,39(01):1-11 20.
[2] 邓培,刘俊,黄文超,等.忆阻器神经网络研究进展及展望[J].计算机科学,2022,49(09):1-12.
[3] 马凯,李涛,张恒,等.基于忆阻器的神经形态计算研究进展[J].微纳电子技术,2022,59(06):489-501.
以上是毕业论文开题报告，课题毕业论文、任务书、外文翻译、程序设计、图纸设计等资料可联系客服协助查找。
