硬件进化的递增式学习研究  

Research on Incremental Learning for Evolvable Hardware

作　　者：方潜生[1] 王煦法[2] 何劲松[3] 

机构地区：[1]安徽建筑工业学院计算机与信息工程系,合肥230022 [2]中国科学技术大学计算机科学与技术系,合肥230026 [3]中国科学技术大学电子科学与技术系,合肥230026

出　　处：《系统仿真学报》2004年第10期2332-2334,共3页Journal of System Simulation

基　　金：国家自然科学基金(69971022)

摘　　要：提高硬件进化(EvolvableHardware,简称EHW)的在线自适应能力是EHW追求的重要目标。本文构造了一种基于知识的递增式学习模式,研究了一种面向EHW的自适应学习机制。在加快进化计算收敛速度的同时,利用进化过程中的数据分析,获得了进化方向的预测(知识),有效地排除了可能对系统产生危害行为的个体。对比实验表明,该学习机制比简单的达尔文式进化机制具有明显的优势。为EHW实现自适应目标提供了一种可行的解决思路。It is an important goal for EHW to promote on-line self-adaptive ability. An incremental learning method for EHW based on knowledge acquirement was proposed and EHW-oriented learning mechanism was constructed. By this learning method, the convergence speed is made quickly, and the bad individuals are removed efficiently by utilizing the knowledge acquired from data. Our comparative experiments show that our methods have obvious advantages. By using our method, it is feasible to endow EHW with adaptive ability.

关 键 词：硬件进化 递增式学习 进化计算 知识获取 机器学习 

分 类 号：TP18[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]