本说明书涉及计算机，尤其涉及一种基于忆阻器非线性权重映射的最短路径确定方法。
背景技术：
1、随着计算机技术的发展，执行业务越发依赖于算法的计算结果。在网络路由、地图导航、交通规划等领域，最短路径算法有着广泛的应用。常见的最短路径算法有dijkstra算法、floyd算法等。
2、但是，现有的最短路径算法因为在计算过程中需要遍历图数据的所有节点，现有算法时间复杂度较高，计算效率低。虽然，通过忆阻器可以提高计算效率，但是现有的最短路径算法都是基于存算分离的传统硬件的算法，无法直接在忆阻器上实现运算以进行加速，基于忆阻器的硬件实现算法需要专门设计。其中，忆阻器是一种具有记忆功能的非线性电阻，其电阻值可以根据外部电压或电流的刺激进行动态调整，由于忆阻器电阻可变的电学特性，可将忆阻器作为存储单元同时实现计算操作，实现存内计算，提高计算效率。
3、因此，本说明书提供一种基于忆阻器非线性权重映射的最短路径确定方法。
技术实现思路
1、本说明书提供一种基于忆阻器非线性权重映射的最短路径方法，以至少部分地解决现有技术存在的上述问题。
2、本说明书采用下述技术方案：
3、本说明书提供了一种基于忆阻器非线性权重映射的最短路径方法，所述方法通过硬件电路实现，所述硬件电路包含突触阵列和多个神经元电路，所述突触阵列由多个突触电路组成，所述突触电路包含多个第一忆阻器，所述神经元电路包含跨阻放大器、第二忆阻器和负载电阻，所述各第一忆阻器分别与自身对应的神经元电路的输入端相连，各突触电路的输入端分别与所述各突触电路对应的神经元电路的输出端相连，所述方法包括：
4、获取图数据；
5、确定待施加电压脉冲信号对应的输入电压，针对所述图数据中每条边，根据该条边的权重、所述输入电压、所述第二忆阻器的阈值转换电压、所述跨阻放大器的等效电阻的阻值、所述负载电阻的阻值、所述第二忆阻器的高电阻值，确定该条边的权重的映射值；
6、确定所述图数据中各条边的权重的映射值，针对所述图数据中的每个节点，确定该节点对应的神经元电路，在与该节点对应的神经元电路相连的突触电路包含的各第一忆阻器中，确定该节点相连的边对应的第一忆阻器，将该节点相连的边的映射值，设置为该节点相连的边对应的第一忆阻器的电导值；
7、向所述硬件电路施加所述电压脉冲信号，根据所述硬件电路包含的各第二忆阻器的激活顺序，确定最短路径。
8、可选地，根据该条边的权重、所述输入电压、所述第二忆阻器的阈值转换电压、所述跨阻放大器的等效电阻的阻值、所述负载电阻的阻值、所述第二忆阻器的高电阻值，确定该条边的权重的映射值，具体包括：
9、根据所述负载电阻的阻值和所述第二忆阻器的高电阻值，确定电阻和；
10、根据所述第二忆阻器的高电阻值与所述电阻和的比值，确定所述第二忆阻器的分压比例；
11、根据该条边的权重的负自然指数值，确定该条边的权重的映射参数；
12、将所述映射参数、所述分压比例、所述输入电压和所述跨阻放大器的等效电阻的阻值的乘积，作为中间值；
13、根据所述第二忆阻器的阈值转换电压与所述中间值的比值，确定该条边的权重的映射值。
14、可选地，根据所述硬件电路包含的各第二忆阻器的激活顺序，确定最短路径，具体包括：
15、将所述图数据中的任一节点作为起始节点，从所述起始节点的下一个节点开始，依次针对所述图数据中所述起始节点之外的各节点对应轮次的确定过程，将所述起始节点作为该轮确定过程的目标节点，将所述目标节点对应的神经元电路连接的突触电路，作为该轮确定过程的目标突触电路；
16、根据所述目标突触电路中的各第一忆阻器的电导值，确定该轮确定过程中激活的第二忆阻器，将该轮确定过程中激活的第二忆阻器所在神经元电路对应的节点，作为所述目标节点的后继节点；
17、通过该轮确定过程中激活的第二忆阻器所在神经元电路的输出端，将所述电压脉冲信号，传递回与所述后继节点对应的神经元电路连接的突触电路，并将所述后继节点作为下一轮确定过程的目标节点，将与所述后继节点对应的神经元电路连接的突触电路，作为下一轮确定过程的目标突触电路，继续下一轮确定过程，直至激活所述图数据包含的所有节点对应的第二忆阻器；
18、根据所述起始节点，以及各轮确定过程中依次激活的第二忆阻器所在神经元电路对应的节点，确定最短路径。
19、可选地，根据所述目标突触电路中的各第一忆阻器的电导值，确定该轮确定过程中激活的第二忆阻器，具体包括：
20、分别获取所述目标突触电路中的各第一忆阻器相连的神经元电路的流入电流；
21、在各流入电流中，确定电流值最大的流入电流；
22、将所述电流值最大的流入电流对应神经元电路中的第二忆阻器，作为该轮确定过程中激活的第二忆阻器。
23、可选地，根据所述目标突触电路中的各第一忆阻器的电导值，确定该轮确定过程中激活的第二忆阻器，具体包括：
24、针对所述目标突触电路中的每个第一忆阻器，根据该第一忆阻器的电导值与所述输入电压的乘积，确定该第一忆阻器的流出电流；
25、将该第一忆阻器对应神经元电路中的第二忆阻器，作为待激活忆阻器；
26、根据该第一忆阻器的流出电流与所述跨阻放大器的等效电阻的阻值的乘积，确定所述待激活忆阻器的流入电压；
27、根据所述待激活忆阻器的流入电压与所述分压比例的乘积，确定所述待激活忆阻器的等效电压；
28、根据所述第二忆阻器的阈值转换电压和所述待激活忆阻器的等效电压的比值，确定激活参数；
29、将1与所述激活参数之差作为真数，确定自然对数值；
30、根据所述自然对数值，确定所述待激活忆阻器的激活时间；
31、根据该轮确定过程中各第一忆阻器对应的待激活忆阻器的激活时间，在所述各第一忆阻器对应的待激活忆阻器中，确定激活时间最短的待激活忆阻器；
32、将所述激活时间最短的待激活忆阻器，作为该轮确定过程中激活的第二忆阻器。
33、可选地，所述方法还可以用于图数据分类，包括：
34、获取各待分类图数据，通过上述基于忆阻器非线性权重映射的最短路径确定方法，确定所述各待分类图数据对应的最短路径；
35、针对每个待分类图数据，确定该待分类图数据对应的最短路径中包含的各节点之间的边的权重，作为该待分类图数据对应的最短路径中包含的各距离长度；
36、根据该待分类图数据对应的最短路径中包含的各距离长度，确定该待分类图数据的路径特征；
37、根据所述各待分类图数据的路径特征，确定所述各待分类图数据的图特征；
38、将所述各待分类图数据的图特征，输入分类器，得到所述各待分类图数据的分类结果。
39、可选地，根据该待分类图数据对应的最短路径中包含的各距离长度，确定该待分类图数据的路径特征，具体包括：
40、在该待分类图数据对应的最短路径中包含的各距离长度中，将大小相同的距离长度作为距离集合；
41、根据各距离集合对应的距离长度的数量，确定该待分类图数据的路径特征。
42、可选地，根据所述各待分类图数据的路径特征，确定所述各待分类图数据的图特征，具体包括：
43、针对每个待分类图数据，分别确定该待分类图数据的路径特征与其它各待分类图数据的路径特征之间的相似度；
44、根据确定的各相似度，确定该待分类图数据的图特征。
45、可选地，根据如下方式对所述分类器进行训练，其中：
46、获取待训练的各样本图数据，以及所述各样本图数据对应的分类标签；
47、通过上述最短路径确定方法，确定所述各样本图数据对应的最短路径；
48、针对每个样本图数据，确定该样本图数据对应的最短路径中包含的各节点之间的边的权重，作为该样本图数据对应的最短路径中包含的各距离长度；
49、根据该样本图数据对应的最短路径中包含的各距离长度，确定该样本图数据的路径特征；
50、根据所述各样本图数据的路径特征，确定所述各样本图数据的图特征；
51、将所述各样本图数据的图特征，输入待训练的分类器，得到所述各样本图数据的预测分类；
52、根据所述各样本图数据的预测分类与所述各样本图数据对应的分类标签之间的差异，训练所述分类器。
53、本说明书提供了一种基于忆阻器非线性权重映射的最短路径确定装置，所述装置包含硬件电路，该硬件电路包含突触阵列和多个神经元电路，突触阵列由多个突触电路组成，突触电路包含多个第一忆阻器，神经元电路包含跨阻放大器、第二忆阻器和负载电阻，各第一忆阻器分别与自身对应的神经元电路的输入端相连，各突触电路的输入端分别与所述各突触电路对应的神经元电路的输出端相连，该装置包括：
54、获取模块，获取图数据；
55、映射值确定模块，确定待施加电压脉冲信号对应的输入电压，针对所述图数据中每条边的权重，根据该条边的权重、所述输入电压、所述第二忆阻器的阈值转换电压、所述跨阻放大器的等效电阻的阻值、所述负载电阻的阻值、所述第二忆阻器的高电阻值，确定该条边的权重的映射值；
56、电导值设置模块，确定所述图数据中各条边的权重的映射值，针对所述图数据中的每个节点，确定该节点对应的神经元电路，在与该节点对应的神经元电路相连的突触电路包含的各第一忆阻器中，确定该节点相连的边对应的第一忆阻器，将该节点相连的边的映射值，设置为该节点相连的边对应的第一忆阻器的电导值；
57、最短路径确定模块，向所述硬件电路施加所述电压脉冲信号，根据所述硬件电路包含的各第二忆阻器的激活顺序，确定最短路径。
58、本说明书采用的上述至少一个技术方案能够达到以下有益效果：
59、在本说明书提供的基于忆阻器的最短路径确定方法中，根据待施加电压脉冲信号的输入电压，以及硬件电路中第二忆阻器的阈值转换电压、跨阻放大器的等效电阻的阻值、负载电阻的阻值、第二忆阻器的高电阻值，确定图数据中各条边的权重的映射值，并根据各映射值，设置突触阵列中各第一忆阻器的电导值，从而通过基于忆阻器的硬件电路，采用存内计算方式，实现图数据最短路径的计算，相比于软件实现的最短路径算法，加快了最短路径算法的计算效率。
1.一种基于忆阻器非线性权重映射的最短路径确定方法，其特征在于，所述方法通过硬件电路实现，所述硬件电路包含突触阵列和多个神经元电路，所述突触阵列由多个突触电路组成，所述突触电路包含多个第一忆阻器，所述神经元电路包含跨阻放大器、第二忆阻器和负载电阻，各第一忆阻器分别与自身对应的神经元电路的输入端相连，各突触电路的输入端分别与所述各突触电路对应的神经元电路的输出端相连，所述方法包括：
2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，根据该条边的权重、所述输入电压、所述第二忆阻器的阈值转换电压、所述跨阻放大器的等效电阻的阻值、所述负载电阻的阻值、所述第二忆阻器的高电阻值，确定该条边的权重的映射值，具体包括：
3.如权利要求2所述的方法，其特征在于，根据所述硬件电路包含的各第二忆阻器的激活顺序，确定最短路径，具体包括：
4.如权利要求3所述的方法，其特征在于，根据所述目标突触电路中的各第一忆阻器的电导值，确定该轮确定过程中激活的第二忆阻器，具体包括：
5.如权利要求3所述的方法，其特征在于，根据所述目标突触电路中的各第一忆阻器的电导值，确定该轮确定过程中激活的第二忆阻器，具体包括：
6.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还用于图数据分类，包括：
7.如权利要求6所述的方法，其特征在于，根据该待分类图数据对应的最短路径中包含的各距离长度，确定该待分类图数据的路径特征，具体包括：
8.如权利要求6所述的方法，其特征在于，根据所述各待分类图数据的路径特征，确定所述各待分类图数据的图特征，具体包括：
9.如权利要求6所述的方法，其特征在于，根据如下方式对所述分类器进行训练，其中：
10.一种基于忆阻器非线性权重映射的最短路径确定装置，其特征在于，所述装置包含硬件电路，所述硬件电路包含突触阵列和多个神经元电路，所述突触阵列由多个突触电路组成，所述突触电路包含多个第一忆阻器，所述神经元电路包含跨阻放大器、第二忆阻器和负载电阻，各第一忆阻器分别与自身对应的神经元电路的输入端相连，各突触电路的输入端分别与所述各突触电路对应的神经元电路的输出端相连，所述装置包括：
