多层神经网络的模拟集成电路实现的方法研究

主要内容为神经网络的VLSI实现。前期工作探讨了前馈神经网络的模拟电路实现方案。后期着重研究了离散细胞神经网络的数字电路实现。在对离散细胞神经网络的研究中，通过讨论网络的稳定性条件，推导出一种新的硬件实现方案。在实现细胞神经元电路时，用匹配比较电路代替了乘法器和加法器，从而大大减小了该种神经元网络硬件实现的电路规模，为以后大规模神经网络的单片集成提供了可能性。该方法尚未见国内外报道。上述研究成果已总结成多篇文章。同时，我们采用现场可编程器件XILINX3090实现了一8X8的DTCNN网络，整个网络已集成一PC插卡上，并调试成功。利用该PC卡，可实现二值图象的特征提取，我们已将之用于手写体数字识别系统上，较纯软件快一百倍以上。本成果在模式识别中有较好的应用前景。