本文關(guān)鍵詞：基于FPGA的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)實現(xiàn)與應用，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是人工智能的一個重要的組成部分。隨著人工智能時代的到來,越來越多的企業(yè)和科研單位投入到了對智能化產(chǎn)品和工具的研究開發(fā)中,幫助企業(yè)及個人提供更方便快捷的智能工具。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)以其速度快,實現(xiàn)精度較高的優(yōu)勢,已經(jīng)得到廣泛的應用。例如在模式識別、信息處理、機器人等方面應用取得不斷的突破。目前,神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的實現(xiàn)多數(shù)采用傳統(tǒng)的通用計算機,而傳統(tǒng)的通用計算機采用串行計算的處理方式。這樣的處理方式給神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的應用帶來了局限,因此,采用一種更好的方法來實現(xiàn)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)尤為重要。而由于FPGA(Field programmable gate array)的硬件可編程、高度并行計算的特點,有效彌補了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)串行的局限,能夠為人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的實現(xiàn)提供新的途徑。通過FPGA硬件實現(xiàn)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的方法,在解決商場快速自動識別電子貨架標簽以及工業(yè)儀表的字符圖像等方面,具有較大的商業(yè)價值和工業(yè)意義。本文通過軟件和硬件模擬的不同方法實現(xiàn)字符圖片的識別。從神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的理論介紹和軟、硬件實現(xiàn)兩方面進行闡述,并在MATLAB軟件實現(xiàn)、Libero硬件仿真實現(xiàn)的關(guān)鍵問題上進行分析。軟件實現(xiàn)方法中采用的是MATLAB函數(shù)庫中的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)相關(guān)函數(shù)。硬件仿真實現(xiàn)方法中使用的是Libero集成開發(fā)環(huán)境,通過硬件描述語言實現(xiàn)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)各個功能模塊。選擇的FPGA結(jié)構(gòu)為Actel Fusion系列器件,它是唯一具有模擬功能的Flash架構(gòu)的FPGA器件,可以滿足神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)實現(xiàn)功能要求。本文的主要研究工作內(nèi)容包括：首先,在實現(xiàn)字符識別過程中,使用MATLAB對選取訓練樣本和確定神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)進行了分析和多次的實驗(神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)隱含層節(jié)點個數(shù))。并通過有無噪聲的樣本輸入來比較網(wǎng)絡(luò)的識別效果,進一步得到優(yōu)化的網(wǎng)絡(luò)。然后,在FPGA硬件實現(xiàn)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中,主要對神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的硬件實現(xiàn)關(guān)鍵部分進行設(shè)計和實現(xiàn)：包括構(gòu)成單個神經(jīng)元模塊、數(shù)據(jù)位的表示、激勵函數(shù)的選擇和實現(xiàn)。對隱含層的運算實現(xiàn)過程進行具體闡述,并且對網(wǎng)絡(luò)的各個階段計算流程進行分析研究以及仿真實現(xiàn)。最后,通過各個模塊的仿真以及各個階段的驗證,對搭建的整個硬件網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)進行仿真識別實驗,驗證網(wǎng)絡(luò)識別結(jié)果以及字符識別情況。從實驗的結(jié)果分析,構(gòu)建的系統(tǒng)能夠?qū)崿F(xiàn)字符識別,具有較高的準確性和穩(wěn)定性,達到實驗目的。
【關(guān)鍵詞】：BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 字符識別 硬件 FPGA
【學位授予單位】：廣東工業(yè)大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2016
【分類號】：TP183
【目錄】：

• 摘要4-6
• ABSTRACT6-12
• 第一章 緒論12-18
• 1.1 研究背景意義和研究現(xiàn)狀12-16
• 1.1.1 模式識別簡介12-14
• 1.1.2 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)實現(xiàn)技術(shù)發(fā)展14-15
• 1.1.3 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)實現(xiàn)技術(shù)的研究現(xiàn)狀15-16
• 1.1.4 可重構(gòu)技術(shù)的發(fā)展現(xiàn)狀16
• 1.2 本文主要工作16-17
• 1.3 論文的內(nèi)容結(jié)構(gòu)安排17-18
• 第二章 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基本概述18-26
• 2.1 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的發(fā)展及歷史介紹18-20
• 2.2 神經(jīng)元模型20-22
• 2.2.1 神經(jīng)元的生物模型20
• 2.2.2 神經(jīng)元的人工模型20-22
• 2.3 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的分類22-23
• 2.4 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)23-25
• 2.5 本章小結(jié)25-26
• 第三章 基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)MATLAB中字符識別實現(xiàn)26-32
• 3.1 字符識別機制26
• 3.2 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)識別過程26-28
• 3.3 識別現(xiàn)象及分析28-31
• 3.4 本章小結(jié)31-32
• 第四章 基于FPGA的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)單元設(shè)計與實現(xiàn)32-45
• 4.1 FPGA結(jié)構(gòu)器件和開發(fā)環(huán)境介紹32-36
• 4.1.1 Fusion系列FPGA簡介32-35
• 4.1.2 開發(fā)環(huán)境Libero IDE簡述35-36
• 4.2 神經(jīng)元關(guān)鍵部分設(shè)計36-44
• 4.2.1 單個神經(jīng)元的硬件實現(xiàn)設(shè)計36-37
• 4.2.2 數(shù)據(jù)的表示37-38
• 4.2.3 激勵函數(shù)的選擇與實現(xiàn)38-41
• 4.2.4 乘累加模塊設(shè)計與實現(xiàn)41-43
• 4.2.5 RAM地址模塊設(shè)計43-44
• 4.3 本章小結(jié)44-45
• 第五章 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的硬件設(shè)計與實現(xiàn)45-53
• 5.1 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)隱含層的運算實現(xiàn)45-49
• 5.2 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)傳播各階段設(shè)計49-52
• 5.3 仿真與驗證52
• 5.4 本章小結(jié)52-53
• 總結(jié)與展望53-55
• 參考文獻55-58
• 攻讀學位期間發(fā)表的論文58-60
• 致謝60

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  本文關(guān)鍵詞：基于FPGA的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)實現(xiàn)與應用，，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

本文編號：292104