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一种学习速率自适应的可编程片上学习BP神经网络电路系统的设计被引量：2: 2001年; 设计了一种学习速率自适应的可编程片上学习BP神经网络电路系统 .整个系统由前向网络、误差反传网络两部分组成 .提出了一种新型的可编程S型函数及其导数的发生器电路 .它不仅产生S型函数 ,完成非线性I -V转换 ;还利用前向差分法 ,产生S型函数的导数 .这两种函数不仅与理想函数的拟合程度很好 ,而且易实现对阈值和增益因子的编程 .为提高BP神经网络片上学习的收敛速度 ,还提出了学习速率自适应电路 .本文采用标准 1 2 μmCMOS工艺的模型参数 ,对整个系统进行了sin(x)函数拟合等模拟实验 ,验证了该片上学习BP神经网络的优越性能 .; 卢纯石秉学陈卢; 关键词：神经网络 CMOS模拟集成电路

采用主从电流共享的多相DC-DC电源设计: 2005年; 多相PWM DC-DC电源能提供大电流和高速负载瞬态响应,可满足新一代CPU对主板电源的要求。在多相电源中,关键的问题是如何平衡各相电流。文章提出了一种新的电流共享方法 --主从电流共享。该方法可以很好地保证各项电流的平衡。另外,为了提高效率,提出了一种新的电流检测方法,利用降压型电源下功率管的导通电阻,准确地检测电感电流。此电源芯片采用1 μm CMOS工艺流片。测试结果表明,该电源符合英特尔公司为P4处理器电源制定的VRM9.0标准。; 郭国勇石秉学; 关键词：CMOS

一种可编程Hamming神经网络特征提取器被引量：1: 2001年; 根据 Ham ming神经网络的工作原理提出了一种可用于手写体数字识别的电流型可编程局部结构特征提取电路 .该特征提取器的模板不仅是可编程的 ,它可根据不同的需要来随时更改模板的内容以适应不同的情况 ,而且其特征合并的方式也是可配置的 ,它可根据不同的需要把所需的特征合并成不同的特征类别 .对于该可编程特征的电路模拟以及用单层多晶、双层金属 1.2 μm数字; 栗国星石秉学; 关键词：神经网络 HAMMING网络

两种改进的电流型WTA电路被引量：2: 1999年; 本文提出了一种结构简单灵活的多功能电流型WTA网络.它不仅具有较高的精度和可配置的能力,而且它还可以实现绝对拒识以及两种相对拒识.第一种相对拒识为在配置成2WTA网络时,它以各路输入电流的加权和作为相对阈值,因此它具有一定的自适应能力;第二种则作为通常的1WTA使用,如果最大输入电流与次最大输入电流相差小于一给定阈值或最大输入电流的一个百分比后便产生拒识.不管是绝对拒识或是相对拒识,这些功能在模式识别领域都有着很重要的作用.; 栗国星石秉学

一种新的可编程、可扩展的Hamming神经网络被引量：3: 2000年; 提出了一种新的可编程、可扩展Ｈａｍｍｉｎｇ神经网络．它采用电流镜计算待识模式与标准模式的匹配度．然后，通过电流型排序电路进行匹配度的排序操作并输出识别结果．该Ｈａｍ－ｍｉｎｇ神经网络中的标准模式模板是可编程的，以满足不同场合的应用要求．另外，该网络芯片在规模上可以很容易地进行扩展，这较大地提高了该处理芯片应用的灵活性．由于网络电路中模拟部分完全采用电流型电路，使其可完全直接采用标准数字ＣＭＯＳ工艺进行制作，并易于模／数混合集成．已经采用单层金属、单层多晶的２μｍＮ阱标准数字ＣＭＯＳ工艺成功地制作了该Ｈａｍｍｉｎｇ网络中的核心单元电路芯片，测试结果表明，该核心单元电路芯片的性能很好，完全可以满足处理器的性能要求．; 林谷石秉学; 关键词：神经网络人工神经网络人工智能

一种可编程、可扩展的新型模式识别模糊处理器被引量：1: 2000年; 本文提出了一种可编程、可扩展的新型模式识别模糊处理器 .在该处理器中 ,隶属函数可以根据需要进行编程 ,以满足不同应用场合的要求 .另外 ,处理器芯片在规模上可以很容易地进行扩展应用 ,提高了处理器的灵活性 .我们采用单层金属、单层多晶的 2 μmN阱标准数字CMOS工艺成功地制作了该模糊处理器中的核心单元电路芯片 .; 林谷石秉学; 关键词：模式识别模糊处理器可扩展 VLSI

Building Blocks for PWM VLSI Neural Network: The existing VLSI Neural network based on Pulse Width Modulation(PWM) technique is analyzed and its new buildi...; Lu ChenBingxue Shi; 关键词：VLSI PWM

神经网络求解偏微分方程的分布式算法: 2006年; 本文提出了一种人工神经网络(Artificial Neural Networks,即ANN)求解偏微分方程的分布式的算法。文章介绍了这种算法的必要性,以分布式的人工神经网络完成了对热传导方程的求解为例,验证了这种算法的可行性,并给出了不同条件下的实验结果。; 周欣刘伯安石秉学; 关键词：人工神经网络分布式算法

一种面向VLSI实现的脱机手写体数字识别系统的设计被引量：4: 1999年; 本文提出了一种基于细胞神经网络(CellularNeuralNetworkorCNN)和多层感知机(MultiLayerPerceptronorMLP)构成的组合神经网络进行手写体数字识别的系统及VLSI的实现.该系统首先由CNN从归一化为20×20的字符图像的水平与垂直方向以及两个对角线上逐行进行相邻单元检测(ConnectedComponentDetectororCCD),并把检测到的特征进行适当压缩,然后按一定的时序馈送到下一级的MLP来进行识别.MLP是一个80×20×10的具有局部互连的两层网络.它主要由神经处理单元(NeuralProcessingUnitorNPU)阵列、开关电流积分器以及电流比较器等构成.NPU的权重是可调整的,其值由反向传播学习算法事先学习好,再经过八值量化后每一个权重由四位来表示.该识别系统较为简单有效。; 栗国星石秉学; 关键词：细胞神经网络多层感知机手写体数字识别 VLSI

Novel General-Purpose Sense Amplifier-Based Flip-Flop and Its Further Speed Improvement by Pseudo-PMOS Dynamic Technique: 2002年; A novel general purpose sense amplifier based flip flop is proposed.Compared to other flip flops,the proposed flip flop has faster operating speed under the approximately same power consumption,and needs fewer transistors and consumes smaller area.Moreover,it eliminates the glitch problem.By using pseudo PMOS dynamic technique,its performance is further improved.; 池保勇石秉学

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