【摘 要】
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论文围绕神经网络的硬件实现,分四章介绍了作者的工作.第一章是神经网络的理论基础,介绍了作者实现的典型网络--BP网.神经网络具有并行性、信息分布存储性和运算非线性特点,
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论文围绕神经网络的硬件实现,分四章介绍了作者的工作.第一章是神经网络的理论基础,介绍了作者实现的典型网络--BP网.神经网络具有并行性、信息分布存储性和运算非线性特点,这也给硬件实现带来了困难.在第二章里对ANN实现的现状进行了分析,结合作者的数字信号处理应用,作者认为基于现代数字计算机的虚拟实现方法是比较现实可行的方法.从现代并行处理技术的发展看,多处理机系统适合于神经网络运算.第三章针对多机系统的互连网络,作者提出多端口共享存储器这一方案,以解决BP算法大量全局数据的通讯问题.处理器作者选用VLSI的技术和数字信息处理技术的最佳结合DSP芯片(TMS320C30).第四章将上述的方案反映到具体的电路设计中去,主要介绍了该系统的关键电路:驱动电路板和C30电路板的设计、制作和调试.
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