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基于CMOS模拟电路的径向基函数神经网络  
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【英文篇名】 A CMOS Implementation for Radial Basis Function Networks
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【作者】 梁艳; 靳东明;
【英文作者】 Liang Yan and Jin Dongming(Institute of Microelectronics; Tsinghua University; Beijing 100084; China);
【作者单位】 清华大学微电子学研究所; 清华大学微电子学研究所 北京;
【文献出处】 半导体学报 , Journal of Semiconductors, 编辑部邮箱 2008年 02期  
期刊荣誉:ASPT来源刊  中国期刊方阵  CJFD收录刊
【中文关键词】 径向基函数神经网络; 硬件实现; CMOS模拟电路; 类高斯函数电路;
【英文关键词】 RBF network; hardware implementation; CMOS analog circuits; Gaussian circuit;
【摘要】 提出了可构成径向基函数(RBF)神经网络的CMOS模拟单元电路,包括绝对值电路、电流求均方根电路和类高斯函数电路.基于这些电路设计了一个二输入/一输出,含有两个隐层神经元的径向基函数神经网络,并通过异或问题进行了验证.所有单元均采用HJTC0.18μmCMOS数模混合工艺制造,芯片面积为200μm×150μm,功耗约为100μW.芯片测试结果表明:提出的单元电路结构简单,功耗低,便于扩展和调节,因而为硬件实现径向基函数神经网络的片上学习提供了可能.
【英文摘要】 Several kernel CMOS circuits for radial basis function(RBF) networks are proposed,including current type absolute circuit,mean square root circuit,and an adjustable Gaussian circuit.A two-input/one-output RBF network with two hidden nodes composed of these circuits is implemented and verified for the XOR problem.All the circuits were fabricated in HJTC 0.18μm CMOS technology.The chip area is 200μm×150μm and the power consumption is about 100μW.Experimental results show that all the proposed circuits provide...
【更新日期】 2008-03-06
【分类号】 TN432
【正文快照】 1引言1985年,Powell提出了多变量插值的径向基函数(radial basis function,RBF)[1],1988年,Broomhead和Lowe将RBF应用于神经网络设计,构成径向基函数神经网络(RBF neural network)[1],RBF神经网络的应用日益广泛.在智能控制领域,RBF神经网络作为一种新型的控制器可以采用软件和

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