【摘要】：脈沖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)作為第三代新型人工網(wǎng)絡(luò)模型,近些年不僅在模式識別和數(shù)據(jù)處理等領(lǐng)域有著快速的發(fā)展,同時推動了基于脈沖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的類腦計算機(jī)相關(guān)項目的開展。隨著芯片集成技術(shù)的成熟,以及處理器成本的下降,類腦平臺實現(xiàn)百萬核心的系統(tǒng)架構(gòu)已不再是夢想,與之而來網(wǎng)絡(luò)通信卻面臨了一大難題:如何支持海量脈沖數(shù)據(jù)包的高效傳輸。本課題基于脈沖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模擬多核計算機(jī)的互連網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行研究,主要研究內(nèi)容及結(jié)論如下:首先,研究脈沖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模擬多核計算機(jī)的理論和技術(shù),本文定義了三種脈沖數(shù)據(jù)包的格式和相應(yīng)的編碼方式,分別是點對點的脈沖數(shù)據(jù)包、組播脈沖數(shù)據(jù)包、基于集群的組播數(shù)據(jù)包。并且針對集群組播數(shù)據(jù)包設(shè)計了一套完整的脈沖數(shù)據(jù)包編碼方案,不僅實現(xiàn)靈活多變的脈沖數(shù)據(jù)包編碼,而且減少了路由表中路由條目的數(shù)量。其次,本文集中探索了脈沖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模擬多核計算機(jī)的底層通信網(wǎng)絡(luò)模型的設(shè)計,重點解決脈沖數(shù)據(jù)包的傳輸問題。根據(jù)脈沖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中神經(jīng)元的映射關(guān)系,基于啟發(fā)式蟻群算法和遺傳算法的思想,提出了改進(jìn)的遺傳路由算法和蟻群路由算法。把最短路由尋址問題用兩種算法進(jìn)行完整的表述和復(fù)現(xiàn),創(chuàng)新性的把蟻群進(jìn)行分類,以及自適應(yīng)的參數(shù)設(shè)計,保證了算法收斂于最優(yōu)解。實驗效果表明與傳統(tǒng)蟻群算法和遺傳算法相比,改進(jìn)的路由算法不僅縮短了路由尋址的路徑長度,同時縮短了路由尋址的執(zhí)行時間。最后,基于脈沖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模擬多核計算機(jī)的網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu),提出了一個新的路由尋址架構(gòu),設(shè)計了專用路由表的基本格式。根據(jù)路由節(jié)點的6位輸出端口編碼,完成了脈沖數(shù)據(jù)包一整套路由尋址的過程,同時提出了相應(yīng)的通信容錯機(jī)制,分別以靜態(tài)與動態(tài)的方式解決了鏈路損壞時脈沖數(shù)據(jù)包的無障礙傳輸。專用通信網(wǎng)絡(luò)模型的設(shè)計,不僅支持點對點的數(shù)據(jù)通信,同樣支持高效的組播通信,成功解決了脈沖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模擬多核計算機(jī)的海量數(shù)據(jù)通信的難題。
【學(xué)位授予單位】：廣東工業(yè)大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2019
【分類號】：TP183;TP393.03
【圖文】：

經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中脈沖序列的編碼方式［１８，１９］有基于脈沖頻率的編碼、基、神經(jīng)元群體的編碼方法。頻率編碼是一種傳統(tǒng)的編碼方法，率隨著刺激強(qiáng)度的增加而增加，信號的編碼與時間窗口的脈沖相比，時間編碼則充分利用脈沖序列的時間特性來編碼信息。元的編碼很多時候不足以完整體現(xiàn)神經(jīng)系統(tǒng)中的信息編碼，群體的編碼方式。群體編碼運(yùn)用多個神經(jīng)元群體的電位反應(yīng)，每個神經(jīng)元對于特定的輸入刺激具有特定的脈沖響應(yīng)分布，合一起表征整體的信息輸入。逡逑許多神經(jīng)元具有相似的屬性，能對相同的刺激做出反應(yīng)，把一個集群�？紤]具有Ｎ個神經(jīng)元集群，記錄這Ｎ個集群的脈沖定義為多個神經(jīng)元集群上脈沖數(shù)的平均值。如圖２－２所示，經(jīng)元集群脈沖頻率的計算方式。逡逑

略選擇路徑前進(jìn)，直到到達(dá)一個目的節(jié)點。逡逑（３）當(dāng)每只螞蟻都完成一個目的節(jié)點的尋址后，螞蟻按照對應(yīng)上述的策略進(jìn)行信逡逑息素的調(diào)整。逡逑（４）重復(fù)步驟２和步驟３，當(dāng)螞蟻都找到所有的目的節(jié)點，對應(yīng)每只螞蟻尋找到逡逑的路徑會構(gòu)成一顆組播樹，然后通過計算每顆組播樹的尋址路線代價，如果大多數(shù)逡逑螞蟻尋址路線都是收斂于同一條路線時，則該尋址路線為最優(yōu)尋址路徑。逡逑（５）當(dāng)?shù)螖?shù)大于最大迭代次數(shù)時，算法循環(huán)結(jié)束，輸出結(jié)果。逡逑針對蟻群路由算法中各參數(shù)的設(shè)置對最短路徑尋址的影響，本文做了一系列針逡逑對性實驗，包括信息素的強(qiáng)度系數(shù)Ｑ、信息素?fù)]發(fā)因子Ｐ、信息素啟發(fā)因子《、期逡逑望啟發(fā)因子卩，探究這四個參數(shù)的最優(yōu)取值范圍，從而獲得該算法中參數(shù)的最佳配逡逑置。通過設(shè)置網(wǎng)絡(luò)節(jié)點的布局規(guī)模大小為２００＊２００，實驗設(shè)置的目的節(jié)點的個數(shù)是逡逑５０，目地節(jié)點均勻分布在系統(tǒng)中的每個區(qū)域，蟻群總個數(shù)為３０，初始智能蟻群５個，逡逑隨機(jī)蟻群２５個，最大迭代次數(shù)３００，結(jié)果如圖３－５所示。逡逑１４５０１邐１１１１１１邐１邐逡逑１４５０！邐１邐１邐＇邐１邐＇邐１邐１邐逡逑

逡逑圖３－９染色體交叉后的路由路徑逡逑Ｆｉｇｕｒｅ邋３－９邋Ｒｏｕｔｉｎｇ邋Ｐａｔｈ邋Ａｆｔｅｒ邋Ｃｈｒｏｍｏｓｏｍｅ邋Ｃｒｏｓｓｉｎｇ逡逑變異操作是交叉操作之后另一個基本操作，它的主要思想是在染色體個體上隨逡逑機(jī)的對某個節(jié)點進(jìn)行變化，這種隨機(jī)變化的過程使得變異操作會產(chǎn)生新的個體性狀，逡逑這種性狀可能是之前不存在的。但是變異操作必須以一個很小的概率進(jìn)行，因為變逡逑異的過程是隨機(jī)性的，產(chǎn)生的個體基因節(jié)點是不可控的。變異操作提氋了隨機(jī)搜索逡逑路徑的能力，尋找可能被遺落的最優(yōu)尋址個體，也保持了染色體種群的多樣性。變逡逑異操作的過程是從染色體中隨機(jī)選擇一個節(jié)點Ｎｉ為變異點，變異點之后的節(jié)點按照逡逑廣度優(yōu)先搜索算法尋找新的路徑，直到到達(dá)目的節(jié)點。如圖３－１０所示是變異前該染逡逑色體的尋址路徑

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本文編號：2793220