【摘 要】
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类脑神经形态器件与脉冲神经网络是近年来的研究热点。本文研究基于石墨烯/氮化硼叠层二维材料的类铁电突触器件以及相应的神经网络。主要研究内容如下:制备石墨烯/氮化硼叠层二维材料晶体管,并系统研究不同二维材料沟道刻蚀工艺对刻蚀掩膜的影响和不同顶栅材料对氮化硼介质的影响。测试石墨烯/氮化硼叠层二维材料晶体管的类铁电性。使用半导体分析仪测试该叠层晶体管的转移特性曲线发现在正电压区域具有逆时针回滞特性。随后系
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类脑神经形态器件与脉冲神经网络是近年来的研究热点。本文研究基于石墨烯/氮化硼叠层二维材料的类铁电突触器件以及相应的神经网络。主要研究内容如下:制备石墨烯/氮化硼叠层二维材料晶体管,并系统研究不同二维材料沟道刻蚀工艺对刻蚀掩膜的影响和不同顶栅材料对氮化硼介质的影响。测试石墨烯/氮化硼叠层二维材料晶体管的类铁电性。使用半导体分析仪测试该叠层晶体管的转移特性曲线发现在正电压区域具有逆时针回滞特性。随后系统研究了不同栅压扫描速度下的转移特性曲线回滞方向和回滞效应的变化,证实该叠层晶体管具有类铁电特性。设计并实现基于石墨烯/氮化硼叠层晶体管的仿生突触器件。针对测试所得的晶体管类铁电性参数,设计电压脉冲高度与宽度,测试脉冲作用下晶体管的非易失电导调制特性,实现突触的长时程增强效应,长时程抑制效应等重要特性,并进一步测试突触电导的保持特性。基于叠层二维材料晶体管构建差分对突触,仿真脉冲神经网络执行监督脉冲学习算法（Spike Prop）和远程监督学习算法（Remote Supervised Method,Re Su Me）。基于前述实验获得的突触特性,在仿真环境中构建基于该突触器件的脉冲神经网络。针对手写数字数据集,执行Re Su Me算法的单层网络达到87%的测试集识别率,双层网络执行Spike Prop算法达到90%训练集识别率。最后估算晶体管更新所需功耗,相比同类器件聚偏氟乙烯（Polyvinylidene Difluoride,PVDF）石墨烯铁电晶体管的更新功耗降低99.8%。
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