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龙图腾网获悉华中科技大学;湖北江城实验室申请的专利基于二维材料浮栅晶体管的存算一体神经网络构建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：CN115994568B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-31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：202211538004.6，技术领域涉及：G06N3/065；该发明授权基于二维材料浮栅晶体管的存算一体神经网络构建方法是由叶镭;余翔翔;徐浪浪;郑恭明;缪向水设计研发完成，并于2022-12-02向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于二维材料浮栅晶体管的存算一体神经网络构建方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于二维材料浮栅晶体管的存算一体神经网络构建方法，浮栅晶体管具有非易失性，可以实现信息的长效、低功耗存储；采用crossbar阵列构建神经网络结构，实现矩阵乘和运算；神经网络层与层之间引入模拟电路，同时作为连接层、激活函数和反相器，因此不需要经过模数转换和软件处理，降低了功耗，同时间接引入负权重，提升了计算精度。本发明提供的浮栅晶体管的存算一体神经网络可以取代传统的忆阻器阵列加软件处理模式，实现了神经网络全硬件结构设计，有望于拓展二维材料半导体器件的大规模集成与应用。

本发明授权基于二维材料浮栅晶体管的存算一体神经网络构建方法在权利要求书中公布了：1.一种基于二维材料浮栅晶体管的存算一体神经网络构建方法，其特征在于，包括如下步骤： S1通过在衬底上依次附着背栅电极、栅介质层、浮栅电极、隧穿层和二维材料层，并在上表面沉积源极和漏极，获得神经网络元件； S2通过将所述神经网络元件进行行列分布获得神经网络阵列； 所述神经网络阵列中每一层漏极共线输入电压信号，用于信号输入，每一列源极共线输出电流信号，用于信号输出； S3通过外围模拟电路将多个神经网络阵列连接后形成神经网络； 所述外围模拟电路包括连接层、激活函数和反相器，用于实现电流电压转换、电压正负判定和电压反相输出； 所述外围模拟电路包括：依次连接的运算放大器、电压比较电路和电压反相电路； 所述运算放大器用于将电路信号转变为电压信号并传递给所述电压比较电路；每一列输出的电流经过基尔霍夫电流定律累加求和后作为所述电路信号； 所述电压比较电路用于判断电压正负性，若为正则原位输出给所述电压反相电路，若为负则电压取零后输出给所述电压反相电路； 所述电压反相电路用于将电压信号对应输出至下一层神经网络； 在步骤S3之后还包括： S4将待训练的神经网络权重信息对应映射为所述神经网络阵列中各神经网络元件的栅极电压，通过栅极电压将各神经网络元件的电阻调到对应权重状态所需的电阻大小，并结合共线输出实现数据计算。

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