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天博app-基于FPGA的脉冲耦合神经网络的硬件实现

2021-04-22 13:47:02
本文摘要:概述:对于脉冲藕合神经网络(PCNN)具有神经元脉冲即时勾起、适合硬件配置构建的特性,明确指出了一种根据FPGA的PCNN并行处理系统软件。

概述:对于脉冲藕合神经网络(PCNN)具有神经元脉冲即时勾起、适合硬件配置构建的特性,明确指出了一种根据FPGA的PCNN并行处理系统软件。控制系统设计了数字时钟波形、串口通讯、串并转换、PCNN构造和VGA说明等程序模块,运用Verilog語言顺利完成每个控制模块的硬件配置描述,并在ModelSim10.0c自然环境下进行了模型,最终在AlteraCvcloneII产品研发服务平台上系统对进行了检测。试验结果显示,该系统软件顺利完成了PCNN的FPGA构建,实用性不错。

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  人力神经网络在智能控制系统、计算机视觉、图象处理等行业中运用于广泛。在进行神经网络的运用于科学研究时,大家能够将神经网络实体模型或优化算法在规范化的电子计算机上电脑编程构建,但许多 時间消耗在剖析命令、诵读加载数据信息等,其构建高效率并不低。手机软件构建的缺陷是按段程度低,因而利用计算机构建神经网络的方式没法合乎一些对数据信息并行处理回绝较高的场所(如工业生产操控等行业)。

  现阶段构建规模性、实用性回绝低的神经网络,传统式的手机软件优化算法构建方式说明出带其没法合乎速率等回绝的匮乏。除此之外,在创设神经网络时必然务必充分考虑硬件配置构建难题。因为神经网络具有并行处理的特性和作用,能够合理地考古学优化算法自身的按段特点,明确指出高效率的硬件配置电源电路构造,进而顺利完成神经网络的硬件配置构建。

  脉冲藕合神经网络(PulseCoupledNeuralNetwork,PCNN)是新一代的神经网络,在科学研究猫等哺乳类动物的视觉效果神经元时,依据其脉冲即时发放的原理所明确指出的。现阶段,PCNN基础理论仍在发展趋势中,因为其特有的按段特性,在图象分拆与光洁、图像分割与优化、管理决策与提升等行业运用于广泛。当今的科学研究关键取决于实体模型的提升和手机软件的构建,而涉及到的硬件配置构建在中国并不常见,PCNN按段构造的特点为硬件配置构建获得了有可能。

  1PCNN的基本概念  脉冲藕合神经网络是一种单面方式的两维神经网络,它的基础模块是脉冲藕合互联网的神经元。图1为PCNN的单独神经元实体模型框架图,它由输出一部分、相接调配一部分、脉冲产生器一部分3一部分包括。  输出一部分即对接域,其对接信号来源于有两一部分:周边神经元造成的信号和外界的输出鼓励。这两一部分信号根据2个各有不同的途径进行传输,在其中一个途径传输系统对输出信号,其包含外界输出鼓励,该途径即是F途径;另一个途径传输相接输出信号,其包含来源于周边神经元造成的信号,该途径即是L途径。

  相接调配一部分顺利完成所述2个途径信号的藕合,历经一定的信号解决,造成神经元的內部主题活动项。该信号解决务必最先根据一个正的企业参考点和L途径的相接输出信号的求和,随后与F途径的系统对输出信号顺利完成求和调配。该神经元的內部主题活动项即是信号经调配得到 的相乘結果。

  脉冲产生器和阀值尺寸转变的比较器包括PCNN单独神经元的脉冲再次出现一部分。假如超出脉冲发放标准,则该脉冲产生器起具有,接到一个頻率稳定稳定的脉冲,这时神经元正处在引燃情况。

  依据图1实体模型,每一个神经元依照公式计算(1)顺利完成递归计算,构建所述PCNN的作用。  式(1)中,Fij[n]是某一神经元的第n次系统对输出信号;F与L答复递归稳态值;Sij答复外界输出参量,在图象处理时即是清晰度引流矩阵中清晰度的灰度级;Lij[n]是神经元的线形输出项;wijkl与mijkl答复神经元相互连接起來权重值指数;Uij[n]是神经元的內部主题活动项;Tij[n]是Uij[n]否勾起溶解脉冲的动态性阀值;是神经元神经元间的相接抗压强度指数;Yij[n]为PCNN的脉冲键入项。因为信号Lij[n]比信号Fij[n]转变慢,历经求和调配的信号Uij[n]就相当于把一个比较慢转变的信号特在一个近似于稳定的信号上。

  假如某一神经元引燃,即接到一个脉冲信号,那麼因为內部主题活动项低于当今的门限阀值,下一次递归计算后阀值将根据其稳态值T和力度指数VT突然逆大。而这时递归后的阀值Tij[n]远高于Uij[n],因而神经元将被诱发,脉冲信号中止键入,即正处在仍未引燃情况。在这里一情况下,周边神经元大大的引燃,造成呼吁的脉冲信号,根据L途径的输出提高內部主题活动项,此外阀值经指数运算大大的较小。

在某一次递归时,当今阀值将再一次超过Uij[n],这时神经元将被基因表达,脉冲信号刚开始键入,即神经元再一次被引燃。这般循环往复,无须神经元在引燃和为引燃情况进行变换,进而构建脉冲即时勾起。


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