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為了改變?nèi)斯?a href='http://www.ttokpm.com/tags/神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)/' target='_blank' class='arckwlink_none'>神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的研究僅僅局限于算法，只是在通用的串行或并行計算機上模擬實現(xiàn)的現(xiàn)狀，針對函數(shù)逼近問題，將BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)分為3個模塊，采用VHDL語言完成對各個模塊的硬件描述，并使用Altera公司的QuartusII 6. 1綜合軟件進仿真和調(diào)試，然后在CycloneII系列FPGA上實現(xiàn)了能夠進行片上學習并完成函數(shù)逼近的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)。測試結(jié)果證明，該系統(tǒng)能夠很好地完成在線學習，并能滿足一般系統(tǒng)應(yīng)用的速度和精度的要求，驗證了該方法的有效性。
- Abstract:
- In order to change the situation that the research on the ANN only in algorithm and basing on serial or parallel general computer simulation， this paper focused on the function approximation and divided the BP neural network structure into three modules， it used VHDL to complete the description of hardware and the Altera company’s QuartusII 6.1 to simulate and debug，then implemented a BP neural network in the CycloneII series devices of FPGA produced by Altera company，this network coule completed the on-chip learning and the approximation of function. The test results show that the system can learn on-line and meet the general system applications- speed and accuracy.The system evaluates this method is effective.
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