隨著嵌入式系統(tǒng)的發(fā)展,越來越多的研究人員將支持向量機（Support Vector Machine,SVM）算法實現(xiàn)在嵌入式系統(tǒng)中。然而嵌入式系統(tǒng)在硬件資源、儲存容量、能效等方面有著嚴格的限制,因此資源和功耗的優(yōu)化成為SVM在嵌入式系統(tǒng)中實現(xiàn)時主要的難點和挑戰(zhàn)。SVM算法包含訓練和決策兩個過程,本文主要面向支持向量機決策過程的硬件實現(xiàn)。對此本文設計實現(xiàn)了基于現(xiàn)場可編程門陣列（FPGA）的決策函數(shù)的運算平臺。我們首先完成了SVM硬件決策平臺的架構設計,使用SPI（Serial Peripheral Interface）與同步器模塊保證平臺與外部能夠進行穩(wěn)定的數(shù)據(jù)通信。接著我們詳細介紹了平臺中各個模塊的設計。在SVM決策函數(shù)模塊的設計中,為了減少資源消耗和降低功耗,我們進行了數(shù)據(jù)精度表示的優(yōu)化并提出了指數(shù)函數(shù)可變精度計算的設計策略。我們使用Xilinx Artix7系列的NexysVedio FPGA開發(fā)平臺完成了SVM決策平臺的原型實現(xiàn)和驗證。與優(yōu)化之前的設計相比,在不影響計算精度的前提下平臺能夠降低13%的功耗,結合延時的優(yōu)化,在計算單個測試向量能夠減少50%的能量。此外,本文還基于數(shù)... 

【文章來源】：上海交通大學上海市 211工程院校 985工程院校 教育部直屬院校

【文章頁數(shù)】：66 頁

【學位級別】：碩士

【部分圖文】：

輸入向量精度對預測精度的影響

圖 3-8 支持向量對應的核函數(shù)值及 L2-Norm 值的分布 The Gaussian kernel and L2-Norm results distributions for suppo單元的高精度或低精度計算由迭代次數(shù)控制，為了分IC 子模塊輸出的誤差大小，我們仿真了 CORDIC 算法迭代次數(shù)的關系曲線，輸入為 50 個在區(qū)間[-1, 1]內的�？梢钥闯稣`差函數(shù)基本都在迭代次數(shù)為 6 時開始收收斂到很小的值（<0.01），精度的提升不再明顯。因此度計算，我們可以設定不同的迭代次數(shù)，高精度的話計算則可以對不用的應用選擇合適的值。本論文中迭塊中的控制單元產(chǎn)生的信號 Iteration Ctrl 控制，即圖

圖 3-8 支持向量對應的核函數(shù)值及 L2-Norm 值的分布.3-8 The Gaussian kernel and L2-Norm results distributions for support v算單元的高精度或低精度計算由迭代次數(shù)控制，為了分析RDIC 子模塊輸出的誤差大小，我們仿真了 CORDIC 算法計與迭代次數(shù)的關系曲線，輸入為 50 個在區(qū)間[-1, 1]內的隨示�？梢钥闯稣`差函數(shù)基本都在迭代次數(shù)為 6 時開始收斂則收斂到很小的值（<0.01），精度的提升不再明顯。因此針精度計算，我們可以設定不同的迭代次數(shù)，高精度的話可的計算則可以對不用的應用選擇合適的值。本論文中迭代模塊中的控制單元產(chǎn)生的信號 Iteration Ctrl 控制，即圖 3-7

【參考文獻】：
期刊論文
[1]A parallel and scalable digital architecture for training support vector machines[J]. Kui-kang CAO1,Hai-bin SHEN1,Hua-feng CHEN2 (1Institute of VLSI Design,Zhejiang University,Hangzhou 310027,China) (2Zhejiang University of Media and Communications,Hangzhou 310027,China).  Journal of Zhejiang University-Science C（Computers & Electronics）. 2010(08)
[2]基于FPGA的CSD編碼乘法器[J]. 何永泰,黃文卿.  電子測量技術. 2006(04)



本文編號：3000549