使用说明
- 输入或载入器件参数；
- 点击生成 LTP/LTD 曲线；
- 在 28×28 画板上手写数字或载入示例数字；
- 在画板区点击模拟识别性能；
- 查看预测结果、概率分布、accuracy 曲线和器件适配度评分。
实践意义
本小程序将光电突触实验参数、突触权重更新和手写数字识别任务连接起来，有助于理解材料器件性能对神经形态计算应用的影响。该工具既可用于课程展示，也可作为后续科研数据分析和神经网络模拟的入门原型。
1. 器件参数输入区
可直接输入参数，也可粘贴两列实验数据自动提取。
2. LTP/LTD 电导曲线展示区
原生 canvas 绘制，横坐标为 pulse number，纵坐标为 conductance / nS。
3. 28×28 手写数字画板区
按住鼠标或触控拖动绘制，灰度值范围为 0–1。
画板工具
一键载入 0–9 MNIST 示例数字
当前 28×28 矩阵预览
预览为当前输入矩阵的缩略显示。
4. 神经网络识别与结果展示区
使用内置 10000 张压缩 MNIST 训练图片进行近邻匹配，输出 softmax 概率分布。
预测数字
-
器件适配度评分
--
模拟识别准确率
--
0–9 概率柱状图
accuracy-epoch 曲线（理想软件 vs 实际器件）
0 epoch 表示未训练的随机猜测基线，之后随训练轮数逐渐上升；蓝色为理想软件，红色为实际器件。
点击“模拟识别性能”后，将根据器件动态范围、电导态数量、非线性、波动、保持率和擦除效率生成中文分析。