基于Nios Ⅱ的脉冲神经网络硬件实现方法

发布时间：2017-09-22 11:32

  本文关键词：基于Nios Ⅱ的脉冲神经网络硬件实现方法

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【摘要】：将脉冲神经网络的理论和算法应用于函数拟合研究,通过使用CycloneⅡEP2C35F672C8N型FPGA芯片和基本外围电路,并基于NiosⅡ软核技术,建立了脉冲神经网络硬件模型.以指数函数为例拟合曲线,系统训练结束后稳定误差可达到0.2.实验结果表明,基于NiosⅡ的硬件实现方法能够成功地实现脉冲神经网络,为人工神经网络的研究提供了有效的仿真平台,同时该方法能够有效地模拟连续函数,扩展了神经网络的应用领域.
【作者单位】： 东北师范大学物理学院;
【关键词】： 脉冲神经网络 硬件实现 NiosⅡ 曲线拟合
【基金】：吉林省科技应用基础研究项目(20130102028JC) 中央高校基本科研业务费专项资金资助项目(2412015KJ006)
【分类号】：TP183
【正文快照】： 近年来,人工神经网络在信号处理、人工智能、医疗、控制系统、模式识别等领域中得到了广泛的应用.目前,基于计算机的软件仿真是人工神经网络实现的主要方法,它具有应用灵活且不需要专用硬件等优点,但无法应用在某些对体积、稳定性、功耗等要求严格的嵌入式领域.因此,人工神经

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本文编号：900591