Resumen

La resistencia del memristor depende de la historia pasada de la corriente o el voltaje de entrada, por lo que puede funcionar como sinapsis en las redes neuronales. En este trabajo se propone un perceptrón novedoso combinado con el memristor para aplicar la clasificación lógica combinacional. Se deduce la relación entre el cambio de conductancia del memristor y la actualización del peso de la sinapsis, y se exploran el modelo de perceptrón memristor y su regla de actualización del peso sináptico. La viabilidad del nuevo perceptrón memristivo para implementar la clasificación lógica combinacional (NAND, NOR, XOR y NXOR) se confirma mediante simulación MATLAB.

• Materias:Análisis Matemático Álgebra Ingeniería Matemática aplicada Lógica matemática
• Subjects:Mathematical Analysis Algebra Engineering Applied Mathematics Mathematical logic
• Palabras claves:clasificación lógica combinatoria, regla de actualización del peso sináptico, cambio de conductancia memristiva, modelo de perceptrón memristivo, perceptrón memristivo novedoso, actualización del peso sináptico, memristor, simulación matlab, redes neuronales, perceptrón novedoso
• Keywords:combinational logic classification, synaptic weight update rule, memristive conductance change, memristive perceptron model, novel memristive perceptron, synapse weight update, memristor, matlab simulation, neural networks, novel perceptron