基于FPGA的RBF神经网络的硬件实现  

Realizing of RBF neural network based on FPGA

作　　者：王兴[1] 

机构地区：[1]武汉科技大学信息科学与工程学院,湖北武汉430081

出　　处：《电子设计工程》2012年第16期164-166,共3页Electronic Design Engineering

基　　金：国家自然科学基金(61104191);湖北省自然科学基金(2009CDB088)

摘　　要：介绍了RBF神经网络,并采用CORDIC算法实现了其隐层非线性高斯函数的映射。同时,为缩减ROM表的存储空间并提高查表效率,本设计还采用了基于STAM算法的非线性存储。最后,以Altera公司开发的EDA工具QuartusⅡ作为编译、仿真平台,采用Cyclone系列中的EP1C6Q240C8器件,实现了RBF神经网络在FPGA上的实现,并以XOR问题为算例进行硬件仿真,得出仿真结果与理论值一致。RBF Neural Network is introduced, and it utilizes the CORDIC algorithm to realize the mapping of gauss transfer function. Meanwhile, in order to minimize the ROM storage and improve table searching efficiency, STAM algorithm nonlinear storage is implemented. At last, based on Quartus II of EDA tool of Ahera company, using EP1C6Q240C8 chip of Cyclone series, RBF Neural Network is realized on FPGA. Then, set in the example of XOR problem, it gets good result in accordance with objective result.

关 键 词：RBF神经网络 FPGA CORDIC STAM 

分 类 号：TP3[自动化与计算机技术—计算机科学与技术]