一种新颖的基于FPGA感知器的数字识别方法

摘要：

为满足现代各种实时、便携式应用的迫切要求,用硬件化的神经网络系统替代传统的计算机仿真,提出一种基于FPGA芯片感知器模型的数字识别方法.首先介绍了单神经元(感知器)的模型及学习算法;然后系统阐述了在现场可编程门阵列(FPGA)上实现单神经元自学习的过程和实现识别数字的原理.实验结果表明设计可行,为人工神经网络的硬件化作了一次初步的探索,为以后进一步的研究奠定了基础.

关键词： 人工神经网络 现场可编程门阵列 感知器 数字识别 学习算法

作者: 刘纪红 李保锐 孙宇舸 梁德勤 徐金林

作者单位: 东北大学,信息科学与工程学院,沈阳,110004

会议类型: 国内会议

会议名称: 2007中国控制与决策学术年会

会议地点: 无锡

会议语种:中文

页码: 260-262,266

在线出版日期: 2007-07-03（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）