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《北京建筑大学》 2013年
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类RBF人工神经网络算法研究及硬件实现

刘亦青  
【摘要】:传统神经网络技术大多采用软件实现,并不能体现神经网络算法的并行运算优势,采用硬件实现的问题是硬件资源的消耗巨大,严重限制了算法的应用推广,在此背景下本文提出一种硬件开销较低的人工神经网络算法并采用FPGA实现,以此为基础开发多目标图像识别应用系统。通过对RBF、KNN和RCE算法的研究提取了这几种算法的共性:网络内部存储着大量样本向量,外部特征向量进入网络同时和所有样本进行相似比较得到差异值,差异值经过处理后得到网络结果。 根据上述特性提出了类RBF(Radial Basis Function)人工神经网络算法模型,证明了在两两样本之间互不响应的条件下,采用LMS算法对网络中间层到输出层权值进行调整网络最终收敛,并且权值被调整为神经元样本向量对应的目标值。为了提高神经元的使用效率,在网络中引入了不学习、反例学习和神经元退出机制,这种机制是通过在训练过程中对外部输入进行可用性判断来实现。上述算法硬件化难点是输出层对大量样本差异值的快速排序输出,对此本文提出了一种基于位比较的硬件排序电路有效解决了上述问题。最终采用A3P600芯片实现了包含8个神经元的类RBF人工神经网络硬件,每个神经元样本容量为256字节,中间层神经元可以通过总线进行级联扩展,网络数据带宽达到15Mbit,识别周期最大为17uS。 在硬件网络前端接入图像扫描引擎电路组成了多目标图像识别系统的核心,并在上层软件部分采用组合识别的策略来提高硬件使用效率。将外部视频信号接入到系统中进行视频人脸识别测试得到系统最快识别速率为5帧/秒,识别2个人使用7个神经元,识别率为96.5%。实现人工神经网络算法的硬件化才能真正发挥其并行运算的优势,将这种优势应用到模式识别、非线性建模等领域有助于推动上层应用的发展,同时在应用中检验并完善人工神经网络技术。
【学位授予单位】:北京建筑大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2013
【分类号】:TP183

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【参考文献】
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