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龙图腾网获悉清华大学申请的专利模拟神经元特性的Verilog-A模型优化方法、装置及概率计算单元、方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN119514311B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-10发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202411309980.3，技术领域涉及：G06F30/27；该发明授权模拟神经元特性的Verilog-A模型优化方法、装置及概率计算单元、方法是由田禾;金愉欣;刘晏铭设计研发完成，并于2024-09-19向国家知识产权局提交的专利申请。

本模拟神经元特性的Verilog-A模型优化方法、装置及概率计算单元、方法在说明书摘要公布了：本发明提供一种模拟神经元特性的Verilog‑A模型优化方法、装置及概率计算单元、方法，包括：建立基于易失性忆阻器的神经元的等效模型；模拟易失性忆阻器的动态特征、导通概率与输入脉冲幅度的第一对应关系、导通速度与输入脉冲频率的第二对应关系及导通频率、导通电流与栅极电压的第三对应关系；基于易失性忆阻器的动态特征、第一对应关系、第二对应关系及第三对应关系，对基于易失性忆阻器的神经元的Verilog‑A模型进行参数调试，以使易失性忆阻器的动态特征、第一对应关系、第二对应关系及第三对应关系与基于易失性忆阻器的神经元的实验特性相符。本发明可增强易失性忆阻器模型的高阶神经元表现，有助于大规模忆阻器神经网络电路的仿真实现。

本发明授权模拟神经元特性的Verilog-A模型优化方法、装置及概率计算单元、方法在权利要求书中公布了：1.一种模拟神经元特性的Verilog-A模型优化方法，其特征在于，包括：建立基于易失性忆阻器的神经元的等效模型，其中，所述等效模型包括所述易失性忆阻器的顶电极端口、底电极端口及栅电极端口，所述顶电极端口、底电极端口通过施加不同电压控制所述易失性忆阻器内部细丝生长或断裂的过程；所述栅电极端口通过施加不同的电压控制所述易失性忆阻器内部细丝生长或断裂的速度和程度；模拟所述易失性忆阻器的动态特征，其中，所述动态特性包括所述易失性忆阻器内部细丝的生长、导通、保持和断裂过程；模拟所述易失性忆阻器的导通概率与输入脉冲幅度的第一对应关系；模拟所述易失性忆阻器的导通速度与输入脉冲频率的第二对应关系；模拟所述易失性忆阻器的导通频率、导通电流与所述栅极电压的第三对应关系；基于所述易失性忆阻器的动态特征、所述第一对应关系、所述第二对应关系及所述第三对应关系，对基于易失性忆阻器的神经元的Verilog-A模型进行参数调试，以使所述易失性忆阻器的动态特征、所述第一对应关系、所述第二对应关系及所述第三对应关系与所述基于易失性忆阻器的神经元的实验特性相符。

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