【摘 要】
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该论文基于脉冲宽度调制的原理,提出了采用电压型电路和电流型电路实现神经网络的两种方式.其中,电压型方式的突触电路结构简单、线性度好,神经元非线性变换的增益可调,适于
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该论文基于脉冲宽度调制的原理,提出了采用电压型电路和电流型电路实现神经网络的两种方式.其中,电压型方式的突触电路结构简单、线性度好,神经元非线性变换的增益可调,适于不同应用场合,电压—脉冲转换具有良好的线性度和精度.电流型方式不受电源电压的限制,突触电路具有更大的线性范围,基于差分放大器的神经元简化了的电路结构,采用电阻负反馈的电流比较器降低了功耗延时积,并且工艺容错性好.适于大规模集成,电流—脉冲转换通过加入补偿电流的办法提高了精度.这两种方式都可以实现任何前向神经网络结构,权重学习过程分别采用BP和GA算法.利用1.2μm CMOS工艺制作了实验单元电路和用于验证的两种2-2-1前向神经网络电路,测试结果表明这些电路的功能完全正确,达到了设计要求.该论文还以CPU电源系统为应用背景,研究了开关电源脉宽调制器的实现技术,设计了三种不同应用情形的CPU电源控制器.
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