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龙图腾网获悉电子科技大学申请的专利一种基于神经网络与忆阻器的抗老化晶体振荡器系统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：CN121530317B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-10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：202610050538.6，技术领域涉及：H03B5/04；该发明授权一种基于神经网络与忆阻器的抗老化晶体振荡器系统是由武文娟;刘洋;毛天浩;胡浩设计研发完成，并于2026-01-15向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于神经网络与忆阻器的抗老化晶体振荡器系统在说明书摘要公布了：本发明属于电子元件与频率控制技术领域，具体为一种基于神经网络与忆阻器的抗老化晶体振荡器系统。本发明利用神经网络的时序预测能力为晶体振荡器的老化趋势预判提供算法支撑，通过神经网络预测老化趋势，实现从“滞后校正”到“前馈补偿”的跨越，从根本上消除补偿延迟。并结合忆阻器则兼具阻态可调、非易失性存储及低功耗运算的特性，构建自适应、高可靠性的模拟计算与存储一体化电路；最终将神经网络的精准预测能力与忆阻器的存储‑运算一体化特性深度融合，形成面向晶体振荡器老化预测与主动补偿的一体化闭环解决方案。可通过将神经网络算法固化于微控制器中，忆阻器与CMOS工艺兼容，实现整个晶体振荡器系统的小型化与片上集成。

本发明授权一种基于神经网络与忆阻器的抗老化晶体振荡器系统在权利要求书中公布了：1.一种基于神经网络与忆阻器的抗老化晶体振荡器系统，其特征在于，包括：晶体振荡模块、老化监测模块、忆阻器补偿模块和微控制单元； 所述晶体振荡模块包括晶体振荡器和温度传感器；晶体振荡器回路中的变容二极管容值变化范围覆盖补偿电压V_comp所需的调节量；温度传感器监测晶体所处的环境温度；同时，微控制单元内部的实时时钟RTC负责记录累计上电工作时间； 所述老化监测模块包括频率计数器和授时模块；频率计数器的测量精度不低于±1ppb，采样周期可配置，授时模块为频率计数器提供基准频率参考信号； 频率计数器对晶体振荡器的输出频率进行连续采样，并与授时模块的基准频率对比，实时获取晶体振荡器的瞬时频率漂移量Δf；并结合晶体振荡模块的温度传感器与微控制单元的实时时钟RTC，构建包含频率漂移量、温度和时间的历史老化数据，历史老化数据被存储至非易失性忆阻器交叉阵列用作CNN-LSTM混合模型的初始训练或在线微调权重参数； 所述忆阻器补偿模块包括非易失性忆阻器交叉阵列和易失性忆阻器交叉阵列，分别实现执行器与存储器的功能；通过微控制单元的控制信号驱动进行读写操作； 非易失性忆阻器交叉阵列作为存储器，由非易失性忆阻器单元构成，用于存储：一是有效补偿参数查找表LUT，二是CNN-LSTM混合模型经过在线微调后的权重参数，三是历史老化数据；其中，有效补偿参数查找表LUT基于频率漂移量-补偿电压映射关系建立，在晶体振荡器系统训练阶段被写入和更新； 易失性忆阻器交叉阵列作为执行器，由易失性忆阻器单元构成，易失性忆阻器单元的阻变响应≤500ns，100Ω~10kΩ连续阻态可调，分辨率0.1Ω；全部易失性忆阻器单元被配置为一个可编程的电阻网络模拟一个DAC，根据微控制单元输出的控制信号和有效补偿参数查找表LUT改变阻态，将对应的补偿电压V_comp施加到晶体振荡回路中的变容二极管上，实现频率的实时前馈校正； 所述微控制单元为ARM处理器，嵌入了神经网络预测模块；负责晶体振荡器系统的总控调度、频率漂移量预测以及驱动忆阻器补偿模块；微控制单元根据神经网络预测模块预测的频率漂移量预测值，计算出当前时刻为抵消该漂移所需的补偿量，并转换为控制信号驱动忆阻器补偿模块； 神经网络预测模块为预训练的CNN-LSTM混合模型，以历史老化数据为输入，输出对未来时段的频率漂移量预测值； 所述预训练的CNN-LSTM混合模型，具体是：对同批次晶体振荡器进行加速老化实验，收集包含时间、环境温度、频率漂移量的时序数据样本作为数据集；并以此数据集训练CNN-LSTM混合模型，使训练好的CNN-LSTM混合模型能够根据包含频率漂移量、环境温度和工作时间的历史老化数据，输出频率漂移量预测值，预测未来频率漂移趋势，直至其预测误差满足设计要求，进而得到预训练的CNN-LSTM混合模型； 使用时，所述神经网络预测模块在晶体振荡器处于空闲或校准模式时被激活，微控制单元定期调用最新的历史老化数据对CNN-LSTM模型在线微调权重参数； CNN-LSTM混合模型中的CNN卷积层提取老化监测模块实时频率序列中的模式特征，而LSTM层则捕捉和记忆老化过程中的长期依赖关系与时序动态。

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