Piecewise neural model based on split signals for Bernoulli memristors
Authors: Соловьева Е.Б. , Гарчук А.А. 
Published: July 2024

Актуальность исследования обусловлена сложностью математического моделирования нелинейных динамических устройств, поскольку аналитические решения систем нелинейных дифференциальных уравнений высокой размерности не всегда удается получить, а численные решения часто сопровождаются проблемой плохой обусловленности. В данной ситуации эффективно поведенческое моделирование, когда объект исследования представляется в виде «черного или серого ящика», и его математическая модель строится с применением множеств входных и выходных сигналов. Поведенческое моделирование важно в условиях ограниченности информации о новых элементах и технологиях, а также при сложности и разнообразии моделей, построенных на компонентном уровне. В статье рассмотрено поведенческое моделирование мемристивных устройств, активно развиваемых с использованием нанотехнологий для энергосберегающей техники. Предложен метод поведенческого моделирования передаточных характеристик мемристивных устройств с помощью кусочно-нейронных моделей на базе расщепленных сигналов. Для понижения размерности задачи аппроксимации нелинейных операторов и, следовательно, для упрощения математических моделей применены: аппарат нейронных сетей, метод расщепления сигналов, позволяющий адаптировать модель к классу входных сигналов, а также способ кусочной аппроксимации операторов нелинейных динамических систем. На основе предложенного метода построена кусочно-нейронная модель, включающая пять трехслойных нейронных сетей простой структуры (3x2x1, 100 параметров) и обеспечивающая существенно более высокую точность моделирования передаточной характеристики мемристоров, динамика тока в которых описывается дифференциальным уравнением Бернулли, по сравнению с двухслойной кусочно-нейронной и кусочно-полиномиальной моделями. Материалы статьи представляют практическую ценность для поведенческого моделирования мемристоров и мемристивных устройств различного функционального назначения, а также других нелинейных динамических систем, поскольку развивают универсальный аппарат аппроксимации нелинейных операторов на основе нейронных сетей.
Actuality of the investigation theme is specified by complexity of mathematical modeling of nonlinear dynamic devices, since the analytical solutions of the nonlinear differential equation systems of high size are not always obtained, and numerical solutions are often accompanied by the problem of poor conditionality. In this situation, behavioral modeling is effective, herewith the object of investigation is represented as a “black or gray box”, and its mathematical model is constructed using the sets of the input and output signals. Behavioral modeling is important in conditions of restricted information of new elements and technologies, as well as under the complexity and variety of models built at the component level. The behavioral modeling of memristive devices actively developed using nanotechnology for energy-saving equipment is represented. A method of behavioral modeling of the transfer characteristics of memristive devices by means of piecewise neural models based on split signals is proposed. To reduce the dimension on approximating nonlinear operators and, therefore, to simplify mathematical models, are applied the following: neural networks, the signal splitting method that enables to adapt the model to the type of the input signals, and a piecewise approximation method for operators of nonlinear dynamic systems. On the basis of the proposed method, a piecewise neural model is constructed. This model includes five three-layer neural networks of simple structure (3x2x1, 100 parameters) and provides a significantly higher accuracy of modeling the transfer characteristic of memristors, the current dynamics of which are described by the Bernoulli differential equation, in comparison with the two-layer piecewise neural and piecewise polynomial models. The described results are of practical value for the behavioral modeling of memristors and various memristive devices, as well as of other nonlinear dynamic systems, since they develop a universal approach for approximating nonlinear operators based on neural networks.