基于微流控芯片的脈沖神經(jīng)型膜計(jì)算研究
本文選題:脈沖神經(jīng)型膜計(jì)算 + 微流控芯片; 參考:《安徽理工大學(xué)》2017年碩士論文
【摘要】:在微電子技術(shù)逐漸地改進(jìn)和完善以后,集成電路物理性質(zhì)的限制最終將會(huì)被凸顯出來。而在當(dāng)今計(jì)算機(jī)科學(xué)領(lǐng)域關(guān)于傳統(tǒng)芯片的替代品這一研究熱點(diǎn),就是為了打破這種限制而去提高計(jì)算機(jī)的性能。膜計(jì)算作為生物計(jì)算的一個(gè)重要分支,是當(dāng)前生物計(jì)算研究的熱點(diǎn)問題,其具有非確定性、極大并行性和分布式等特點(diǎn)。在計(jì)算機(jī)科學(xué)研究領(lǐng)域中膜計(jì)算模型的研究具有重要的實(shí)用價(jià)值,并且在生物系統(tǒng)建模中還具有新型的理論意義。但其研究大多都是在傳統(tǒng)計(jì)算機(jī)上的,由于其局限性并不能充分體現(xiàn)出膜計(jì)算的計(jì)算特點(diǎn)。而微流控芯片用于制作集成到納米級(jí)的操作環(huán)境中的網(wǎng)絡(luò)化微通道、檢測(cè)與控制模塊,是微流控技術(shù)的載體。并且微流控芯片作為硬件平臺(tái),其非常高的并行能力有著不可替代的優(yōu)勢(shì)。本文嘗試使用微流控芯片作為實(shí)現(xiàn)膜計(jì)算的硬件平臺(tái),結(jié)合其微型化、集成化和并行性等特點(diǎn),實(shí)現(xiàn)微處理器最基本的功能結(jié)構(gòu)。利用膜計(jì)算的特點(diǎn),設(shè)計(jì)了完成邏輯運(yùn)算和算術(shù)運(yùn)算的模型,實(shí)現(xiàn)了帶符號(hào)數(shù)的運(yùn)算。其輸入數(shù)以二進(jìn)制補(bǔ)碼的形式輸入到模型中,在運(yùn)算結(jié)束后以二進(jìn)制補(bǔ)碼的形式作為結(jié)果輸出。并且詳細(xì)說明了模型的計(jì)算步驟和MeCoSim軟件仿真結(jié)果。在此基礎(chǔ)上,使用聚苯乙烯代替脈沖神經(jīng)型膜計(jì)算的脈沖,并且根據(jù)微流控芯片的Coulter計(jì)數(shù)器、介電泳分離、氣動(dòng)微閥和流體驅(qū)動(dòng)等模塊,設(shè)計(jì)了基于膜計(jì)算模型的邏輯和算術(shù)運(yùn)算芯片。并且通過FPGA對(duì)檢測(cè)信號(hào)進(jìn)行采集、處理,通過返回信號(hào)對(duì)芯片電極、微閥等進(jìn)行控制,實(shí)現(xiàn)了邏輯運(yùn)算和算術(shù)運(yùn)算模型的具體功能。在對(duì)膜計(jì)算研究的逐步深入以后,傳統(tǒng)計(jì)算機(jī)的缺點(diǎn)也慢慢顯現(xiàn)出來。那就是隨著膜計(jì)算建立的模型越來越復(fù)雜,其神經(jīng)元和脈沖數(shù)成倍的增長(zhǎng),從而導(dǎo)致膜計(jì)算處理信息的效率低下。并且膜計(jì)算最大并行性的特點(diǎn)在傳統(tǒng)計(jì)算機(jī)上也不能很好的體現(xiàn)出來。而且長(zhǎng)久以來,眾多學(xué)者很少研究其硬件實(shí)現(xiàn),大多都致力于研究膜計(jì)算的理論與建模。因此結(jié)合膜計(jì)算的思想,設(shè)計(jì)和實(shí)現(xiàn)出集成了各種結(jié)構(gòu)功能,并且具有具體功能的微流控芯片就很有必要。這既能提高運(yùn)算的準(zhǔn)確性,又能解決物理限制的問題,進(jìn)而推動(dòng)生物計(jì)算機(jī)的研究。將膜計(jì)算的并行性與微流控芯片的微型化結(jié)合起來,很有可能在不久的將來使得基于膜計(jì)算的"CPU"得以實(shí)現(xiàn)。因此,基于微流控芯片的脈沖神經(jīng)型膜計(jì)算的研究有著極其顯著的學(xué)術(shù)和實(shí)用意義。
[Abstract]:With the gradual improvement and improvement of microelectronic technology, the limitations of physical properties of integrated circuits will eventually be highlighted. In the field of computer science, the research focus on the replacement of traditional chips is to improve the performance of computers in order to break this limitation. As an important branch of biological computing, membrane computing is a hot issue in biological computing. It has the characteristics of uncertainty, maximum parallelism and distribution. In the field of computer science, the study of membrane computing model has important practical value, and also has a new theoretical significance in biological system modeling. However, most of the research is on traditional computer, because of its limitations, it can not fully reflect the characteristics of membrane calculation. The microfluidic chip is used to fabricate the networked microchannel, detection and control module, which is the carrier of the microfluidic technology. And microfluidic chip as a hardware platform, its very high parallel capability has irreplaceable advantages. This paper attempts to use the microfluidic chip as the hardware platform to realize the film computing, combining its miniaturization, integration and parallelism, to realize the most basic functional structure of the microprocessor. Based on the characteristics of membrane computing, a model of logical and arithmetic operations is designed, and the symbolic operation is realized. The input number is input into the model in the form of binary complement, and the output is in the form of binary complement after the operation. The calculation steps of the model and the simulation results of MeCoSim software are described in detail. On this basis, polystyrene was used to replace the pulse calculated by the pulsed neural membrane, and according to the Coulter counter of the microfluidic chip, the dielectric electrophoresis separation, the pneumatic microvalve and the fluid driving module, etc. A logic and arithmetic chip based on membrane computing model is designed. The detection signal is collected and processed by FPGA, and the chip electrode and microvalve are controlled by the return signal. The specific functions of logic operation and arithmetic operation model are realized. After the study of membrane computing is further developed, the shortcomings of traditional computer appear. That is, as the model of membrane computing becomes more and more complex, the number of neurons and pulses increases exponentially, which leads to the inefficiency of membrane computation in processing information. Moreover, the characteristics of maximum parallelism of membrane computing are not well reflected on traditional computers. For a long time, many scholars seldom study its hardware implementation, most of them focus on the theory and modeling of membrane computing. Therefore, it is necessary to design and implement microfluidic chip which integrates all kinds of structure and functions with the idea of membrane calculation. This can not only improve the accuracy of calculation, but also solve the problem of physical limitation, and then promote the research of biological computer. Combining the parallelism of membrane computing with the miniaturization of microfluidic chips, it is very likely that the "CPU" based on membrane computing will be realized in the near future. Therefore, the study of pulse neural membrane calculation based on microfluidic chip is of great academic and practical significance.
【學(xué)位授予單位】:安徽理工大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】:碩士
【學(xué)位授予年份】:2017
【分類號(hào)】:TN492
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,本文編號(hào):2069362
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