半導(dǎo)體神經(jīng)計算機硬件實現(xiàn)研究及在全方位實物識別中的應(yīng)用.pdf

1、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是由大量簡單處理構(gòu)成的非線性動力學(xué)系統(tǒng)，具有分布式的信息存儲、大規(guī)模并行處理、自學(xué)習(xí)和自組織等特點，可以解決傳統(tǒng)計算機難以解決或無法解決的人工智能方面問題。要使神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)信息處理能力得以充分發(fā)揮，則有賴于其硬件神經(jīng)處理機，以及以此為基礎(chǔ)的神經(jīng)計算機的研制。人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的研究可分為三個主要領(lǐng)域：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)理論研究、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用研究和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)實現(xiàn)技術(shù)研究。本論文圍繞這三個方面開展了比較全面深入的研究工作。 論文首先研究了神經(jīng)

2、網(wǎng)絡(luò)的定義、特點、發(fā)展歷程，分析了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模式識別與傳統(tǒng)模式識別的區(qū)別，并著重討論了仿生模式識別理論。在詳細介紹人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的硬件實現(xiàn)技術(shù)的基礎(chǔ)上，論文重點研究了CASSANDRA-Ⅰ和CASSANDRA-Ⅱ神經(jīng)計算機，論文對半導(dǎo)體神經(jīng)計算機的體系結(jié)構(gòu)、硬件實現(xiàn)、軟件組織、調(diào)試環(huán)境等多方面進行了詳細研究。并通過對CASSANDRA-Ⅱ通用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)硬件和CNAPS、SYNAPSE-1等國外神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)硬件進行了性能比較，證明了CASSANN-