本文關(guān)鍵詞：基于FPGA的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)硬件實(shí)現(xiàn)方法，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

《電子科技大學(xué)》 2012年

基于FPGA的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)硬件實(shí)現(xiàn)的研究與設(shè)計(jì)

劉培龍  

【摘要】：人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(ANNs)是一個(gè)由大量相互連接的神經(jīng)元組成的并行計(jì)算系統(tǒng)。如今,人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)已經(jīng)在信號處理、醫(yī)療、控制系統(tǒng)、商業(yè)、模式識別、語音識別等多個(gè)領(lǐng)域得到了廣泛的應(yīng)用。通常神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的實(shí)現(xiàn)都是采用基于軟件的方法,但是在很多情況下必須要求神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)能夠進(jìn)行實(shí)時(shí)運(yùn)算,這是軟件實(shí)現(xiàn)方法所不能實(shí)現(xiàn)的,所以必須尋求一種硬件實(shí)現(xiàn)的方法,能夠體現(xiàn)出神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)固有的并行處理特性,提高處理的速度。基于FPGA的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)硬件實(shí)現(xiàn)方法不僅能夠提高處理速度,而且還能夠節(jié)省硬件資源。 首先介紹了人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)硬件實(shí)現(xiàn)的方法和意義,以及典型的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法和RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法。對神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)模式,拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)以及激勵(lì)函數(shù)進(jìn)行了討論。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)硬件實(shí)現(xiàn)最重要的問題之一就是激勵(lì)函數(shù)的硬件實(shí)現(xiàn),選定Sigmoid函數(shù)作為BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的激勵(lì)函數(shù),Gauss函數(shù)作為RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的激勵(lì)函數(shù)。利用查找表和分段非線性函數(shù)逼近相結(jié)合的方法在FPGA上實(shí)現(xiàn)了Sigmoid函數(shù),同樣利用Xilinx的CORDIC算法IP核在FPGA上實(shí)現(xiàn)了Gauss函數(shù),都做了仿真和誤差分析,滿足神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對精度的要求。其次,重點(diǎn)介紹了基于FPGA的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的設(shè)計(jì)方法,對各個(gè)模塊都進(jìn)行了詳細(xì)的設(shè)計(jì)。最后,通過Verilog HDL硬件描述語言描述,利用ModelSim6.1仿真軟件和Xilinx公司的ISE10.1平臺對設(shè)計(jì)的BP網(wǎng)絡(luò)、RBF網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行了仿真驗(yàn)證以及邏輯綜合。并且進(jìn)行了誤差分析和性能評估,誤差在10-2～10-3數(shù)量級,可以滿足神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)精度的要求,最高時(shí)鐘頻率可以達(dá)到100MHz左右,基本上可以滿足神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)實(shí)時(shí)運(yùn)算要求。

【關(guān)鍵詞】：
【學(xué)位授予單位】：電子科技大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2012
【分類號】：TN791;TP183
【目錄】：

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4 本報(bào)記者 趙艷秋　馮曉偉 馮健;[N];中國電子報(bào);2009年

5 本報(bào)記者 馮曉偉;[N];中國電子報(bào);2009年

6 ;[N];中國電子報(bào);2009年

7 ;[N];中國電子報(bào);2009年

8 ;[N];中國電子報(bào);2009年

9 本報(bào)記者 梁紅兵;[N];中國電子報(bào);2010年

10 華北光電技術(shù)研究所 劉剛;[N];中國電子報(bào);2010年

中國博士學(xué)位論文全文數(shù)據(jù)庫 前10條

1 尹乾;基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的軟件可靠性模型[D];北京師范大學(xué);2006年

2 周偉;關(guān)于多穩(wěn)定回復(fù)式神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中的一些問題[D];電子科技大學(xué);2010年

3 秦泗甜;基于微分包含的非光滑動(dòng)力系統(tǒng)分析及其應(yīng)用[D];哈爾濱工業(yè)大學(xué);2010年

4 秦泗甜;基于微分包含的非光滑動(dòng)力系統(tǒng)分析及其應(yīng)用[D];哈爾濱工業(yè)大學(xué);2010年

5 熊雪梅;參數(shù)化模糊遺傳神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)及在植物病害預(yù)測的應(yīng)用[D];南京農(nóng)業(yè)大學(xué);2004年

6 汪木蘭;神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)硬化實(shí)現(xiàn)的共性技術(shù)在電力傳動(dòng)中應(yīng)用研究[D];合肥工業(yè)大學(xué);2010年

7 馬永濤;通信信道建模的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化技術(shù)研究[D];天津大學(xué);2009年

8 張承暢;多FPGA系統(tǒng)的關(guān)鍵問題及應(yīng)用研究[D];重慶大學(xué);2011年

9 金英秀;一類帶時(shí)滯的Cohen-Grossberg神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)穩(wěn)定性研究[D];東北大學(xué);2009年

10 李鵬;基于元構(gòu)件的FPGA硬件構(gòu)件設(shè)計(jì)技術(shù)研究[D];解放軍信息工程大學(xué);2011年

中國碩士學(xué)位論文全文數(shù)據(jù)庫 前10條

1 盛榮菊;神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)PID飛行控制算法的FPGA實(shí)現(xiàn)研究[D];河南科技大學(xué);2009年

2 王博;一種基于FPGA的新的SVM硬件實(shí)現(xiàn)方法[D];西安理工大學(xué);2010年

3 張陽;神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)混沌加密算法的研究與FPGA設(shè)計(jì)[D];華僑大學(xué);2011年

4 胡波;基于FPGA的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)智能控制器的研究[D];廣西工學(xué)院;2010年

5 韓少鋒;神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制的FPGA研究與應(yīng)用[D];大連海事大學(xué);2005年

6 楊雋;神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)圖像壓縮算法的FPGA實(shí)現(xiàn)技術(shù)研究[D];西安科技大學(xué);2009年

7 周志娟;相移波束形成的FPGA實(shí)現(xiàn)[D];哈爾濱工程大學(xué);2011年

8 許沖;激光脈沖定距算法研究與FPGA實(shí)現(xiàn)[D];哈爾濱工業(yè)大學(xué);2011年

9 葉忠彬;基于FPGA的數(shù)字頻率合成系統(tǒng)的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)[D];電子科技大學(xué);2011年

10 彭涵陽;無串?dāng)_超聲測距系統(tǒng)的激勵(lì)方法及基于FPGA的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)[D];天津大學(xué);2010年

  本文關(guān)鍵詞：基于FPGA的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)硬件實(shí)現(xiàn)方法，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

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本文編號：60397