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基于改进BP神经网络的无人驾驶汽车防抱死制动控制系统设计 认领 引用 被引量：1
1
作者 曲小纳 《计算机测量与控制》 2025年第2期103-109,128,共7页
无人驾驶汽车的状态,如速度、载荷、重心高度等会对制动效果产生影响;车辆状态信息较多且包含噪声信号干扰,导致信息采集精度较差,会导致制动效果不稳定,甚至出现车轮抱死的情况;为此,设计基于改进BP神经网络的无人驾驶汽车防抱死制动... 无人驾驶汽车的状态,如速度、载荷、重心高度等会对制动效果产生影响;车辆状态信息较多且包含噪声信号干扰,导致信息采集精度较差,会导致制动效果不稳定,甚至出现车轮抱死的情况;为此,设计基于改进BP神经网络的无人驾驶汽车防抱死制动控制系统;系统硬件中设计DSP处理器,实现信号的高速处理并生成控制指令,通过CAN实现通讯功能;设计执行模块执行DSP处理器的控制指令;通过采样模块实现无人驾驶汽车防抱死制动信号的采样;在软件设计中,设计引导滤波信号去噪算法,实施防抱死制动信号的去噪处理,获取汽车驾驶信息数据;利用LM算法寻找函数值最小的对应参数向量,获得辨别误差局部最小的权值,改进BP神经网络,设计基于改进BP神经网络的PID控制算法,输出无人驾驶汽车防抱死制动控制a指令;实验结果表明,紧急制动工况下所提方法的最大超调量为1.02,峰值时间为0.12 s,调节时间为0.26 s,延迟时间为0.06 s,上升时间为0.08 s;轻微制动工况下所提方法的油路压强为4.8 MPa。由此证明,所提方法汽车行驶系统随动性较强。 展开更多
关键词 DSP处理器 LM算法 改进BP神经网络 无人驾驶汽车 防抱死制动控制
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面向智能物联网异构嵌入式芯片的自适应算子并行分割方法 认领 引用 被引量：3
2
作者 林政 刘思聪 +2 位作者 郭斌 丁亚三 於志文 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2025年第2期299-309,共11页
随着人民生活质量的持续提升与科技发展的日新月异,智能手机等移动设备在全球范围内得到了广泛普及。在这一背景下,深度神经网络在移动端的部署与应用成为了研究的热点。深度神经网络不仅推动了移动应用领域的显著进步,同时也对使用电... 随着人民生活质量的持续提升与科技发展的日新月异,智能手机等移动设备在全球范围内得到了广泛普及。在这一背景下,深度神经网络在移动端的部署与应用成为了研究的热点。深度神经网络不仅推动了移动应用领域的显著进步,同时也对使用电池供电的移动设备的能效管理提出了更高要求。当今移动设备中异构处理器的兴起给优化能效带来了新的挑战,在不同处理器间分配计算任务以实现深度神经网络并行处理和加速,并不一定能够优化能耗,甚至可能会增加能耗。针对这一问题,提出了一种能效优化的深度神经网络自适应并行计算调度系统。该系统包括一个运行时能耗分析器与在线算子划分执行器,能够根据动态设备条件动态调整算子分配,在保持高响应性的同时,优化了移动设备异构处理器上的计算能效。实验结果证明,相比基准方法,能效优化的深度神经网络自适应并行计算调度系统在移动设备深度神经网络上的平均能耗和平均时延减少了5.19%和9.0%,最大能耗和最大时延减少了18.35%和21.6%。 展开更多
关键词 深度神经网络 移动设备 能效优化 异构处理器 能耗预测
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高能效CNN加速器设计 认领 引用 被引量：2
3
作者 喇超 李淼 +1 位作者 张峰 张翠婷 《计算机科学与探索》 CSCD 北大核心 2025年第9期2520-2531,共12页
当前,卷积神经网络(CNN)被广泛应用于图片分类、目标检测与识别以及自然语言理解等领域。随着卷积神经网络的复杂度和规模不断增加,对硬件部署带来了极大的挑战,尤其是面对嵌入式应用领域的低功耗、低时延需求,大多数现有平台存在高功... 当前,卷积神经网络(CNN)被广泛应用于图片分类、目标检测与识别以及自然语言理解等领域。随着卷积神经网络的复杂度和规模不断增加,对硬件部署带来了极大的挑战,尤其是面对嵌入式应用领域的低功耗、低时延需求,大多数现有平台存在高功耗、控制复杂的问题。为此,以优化加速器能效为目标,对决定系统能效的关键因素进行分析,以缩放计算精度和降低系统频率为主要出发点,研究极低比特下全网络统一量化方法,设计一种高能效CNN加速器MSNAP。该加速器以1比特权重和4比特激活值的轻量化计算单元为基础,构建了128×128空间并行加速阵列结构,由于空间并行度高,整个系统采用低运行频率。同时,采用权重固定、特征图广播的数据传播方式,有效减少权重、特征图的数据搬移次数,达到降低功耗、提高系统能效比的目的。通过22 nm工艺流片验证,结果表明,在20 MHz频率下,峰值算力达到10.54 TOPS,能效比达到64.317 TOPS/W,相较同类型加速器在采用CIFAR-10数据集的分类网络中,该加速器能效比有5倍的提升。部署的目标检测网络YOLO能够达到60 FPS的检测速率,完全满足嵌入式应用需求。 展开更多
关键词 加速器 卷积神经网络(CNN) 轻量化神经元计算单元(NCU) MSNAP 分支卷积量化(BCQ)
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面向神经网络处理器的FFT算子设计与实现--以昇腾910为例 认领 引用
4
作者 何嘉星 李艳文 +5 位作者 李柔 翟平华 李阳 邹喜华 潘炜 闫连山 《电讯技术》 北大核心 2025年第12期2160-2172,共13页
为实现神经网络处理器快速傅里叶变换(Fast Fourier Transform,FFT)算子,探讨了FFT算法在神经网络处理器中的高性能和高精度并行计算问题。以华为昇腾910(Ascend910)神经网络处理器为例,基于华为公司提出的神经网络计算架构(Compute Arc... 为实现神经网络处理器快速傅里叶变换(Fast Fourier Transform,FFT)算子,探讨了FFT算法在神经网络处理器中的高性能和高精度并行计算问题。以华为昇腾910(Ascend910)神经网络处理器为例,基于华为公司提出的神经网络计算架构(Compute Architecture for Neural Network,CANN)设计了缓存分片、高效转置、矢量化蝶形计算的FFT高性能计算方案,实现了半精度和单精度任意长度复数序列的FFT计算。实验结果表明,精度和性能在序列达到一定长度后都优于中央处理器(Central Processing Unit,CPU),与英伟达(NVIDIA)的统一计算设备架构快速傅里叶变换(Compute Unified Device Architecture Fast Fourier Transform,cuFFT)相比,在半精度数据的典型长度上性能和精度最多分别提升了16.5倍和48%。 展开更多
关键词 神经网络处理器 快速傅里叶变换 昇腾达芬奇架构 特定域架构 神经网络计算架构
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将SNN部署到类脑处理器的映射优化算法研究 认领 引用
5
作者 陈奥新 陈亮 +2 位作者 李千鹏 王智超 徐东君 《计算机工程与应用》 EI CSCD 北大核心 2025年第11期156-165,共10页
近年来,具有生物合理性和能效优势的脉冲神经网络(SNN)受到广泛关注。然而,目前在类脑处理器上部署SNN的映射方案存在通信延迟高、拥塞严重、能耗高和节点连接性不足等问题,从而削弱了其实用性和执行效率。为解决这些问题,提出了基于KL(... 近年来,具有生物合理性和能效优势的脉冲神经网络(SNN)受到广泛关注。然而,目前在类脑处理器上部署SNN的映射方案存在通信延迟高、拥塞严重、能耗高和节点连接性不足等问题,从而削弱了其实用性和执行效率。为解决这些问题,提出了基于KL(Kernighan-Lin)和波尔兹曼退火差分进化(Boltzmann anneal differential evolution,BADE)的改进部署算法,用于将SNN映射到资源受限的类脑处理器上。该算法包括两个步骤:分区和映射。在分区阶段,通过在递归KL算法中引入全局优化策略(GRBKL)来最小化集群之间的通信延迟;在映射阶段,提出利用吸引子导向的BADE算法(BAFDE)寻找最小化通信延迟和最大拥塞的分配方式。用五个SNN实例对该算法进行了评估,结果表明,与SNEAP和SpiNeMap等方法相比,所提出的算法显著降低了通信延迟(分别降低了55.41%和94.73%)和最大拥塞(分别降低了81.27%和97.79%)。 展开更多
关键词 脉冲神经网络(SNN) 类脑处理器 启发式算法 片上网络(NOC)
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面向人工智能的半导体加速单元架构设计 认领 引用 被引量：1
6
作者 孙彦德 《电子工业专用设备》 2025年第3期70-74,共5页
设计了一种适用于深度学习和大型语言模型的高效半导体加速单元架构。通过设计并行计算单元结构、建立多级片上存储体系、优化数据流传输以及实现异构系统互联与功耗管理等方法,构建了完整的加速器架构系统。实验结果表明,该架构在8 nm... 设计了一种适用于深度学习和大型语言模型的高效半导体加速单元架构。通过设计并行计算单元结构、建立多级片上存储体系、优化数据流传输以及实现异构系统互联与功耗管理等方法,构建了完整的加速器架构系统。实验结果表明,该架构在8 nm工艺下实现了3.8 TOPS/mm2的计算密度和12.5 TOPS/W的功耗效率,可支持ResNet-50等典型神经网络模型的高效处理。研究证实,所提出的加速单元架构能够满足现代人工智能应用的计算需求,具有重要的实践价值。 展开更多
关键词 半导体技术 AI加速器架构 并行计算优化 神经网络处理器 片上存储系统 异构计算 功耗管理
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存算一体架构下的神经网络处理器低功耗设计研究 认领 引用
7
作者 田德源 《计算机应用文摘》 2025年第19期163-165,共3页
针对传统冯·诺依曼架构下神经网络处理器所面临的“存储墙”与“功耗墙”问题,文章提出一种基于存算一体架构的低功耗神经网络处理器设计方法。该方法利用通过忆阻器阵列实现存储与计算的深度融合,并结合动态电压频率调整、近阈值... 针对传统冯·诺依曼架构下神经网络处理器所面临的“存储墙”与“功耗墙”问题,文章提出一种基于存算一体架构的低功耗神经网络处理器设计方法。该方法利用通过忆阻器阵列实现存储与计算的深度融合,并结合动态电压频率调整、近阈值计算及混合精度训练等关键技术,在28 nm FD-SOI工艺下实现了5.3 TOPS/W的能效表现。实验结果表明,该架构在处理ResNet-50网络时平均功耗仅为1.2 W,相较于传统架构功耗降低78%,并支持毫秒级动态功耗管理,能够为边缘计算及物联网设备提供高能效、低功耗解决方案。 展开更多
关键词 存算一体 神经网络处理器 低功耗设计 忆阻器 近阈值计算
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基于模糊神经网络的感应加热电源机组研究 认领 引用 被引量：11
8
作者 吴雷 付焕森 +1 位作者 韦凯 蒋峰 《电力电子技术》 北大核心 2007年第12期93-95,共3页
以DSP处理器为核心,实现了频率跟踪的复合数字锁相环;以IGBT为逆变控制器,设计出一种通用型中频感应加热电源机组。此外,设计出一种新型模糊神经网络控制方法,它可对一个具有不同材料结构、不规则形状的工件进行感应加热电源输出功率的... 以DSP处理器为核心,实现了频率跟踪的复合数字锁相环;以IGBT为逆变控制器,设计出一种通用型中频感应加热电源机组。此外,设计出一种新型模糊神经网络控制方法,它可对一个具有不同材料结构、不规则形状的工件进行感应加热电源输出功率的动态调整。实验证明,该加热方法优于常规PID,且具有通用性。 展开更多
关键词 感应加热 电源 模糊神经网络/数字信号处理器
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智能时代的脑科学与类脑智能研究 认领 引用 被引量：14
9
作者 张旭 《中国科学院院刊》 CSSCI CSCD 北大核心 2024年第5期840-850,共11页
以智能科技为核心技术、智能算力为生产力的智能时代再次把脑科学推向世界科学与技术前沿。脑科学是研究人、动物和机器的认知与智能的本质和规律的科学。对神经系统结构和功能联结规律进行全面解析将最终绘制成脑功能联结图谱,近10多... 以智能科技为核心技术、智能算力为生产力的智能时代再次把脑科学推向世界科学与技术前沿。脑科学是研究人、动物和机器的认知与智能的本质和规律的科学。对神经系统结构和功能联结规律进行全面解析将最终绘制成脑功能联结图谱,近10多年来神经科学研究致力于系统性地解析神经系统的神经元类型和神经结构连接,在单细胞转录组分析、神经网络结构示踪等技术推动下取得了阶段性进展。解析人类大脑这一最为复杂的信息和智能系统,会启迪类脑智能理论和类脑智能技术,即脑科学/神经科学启发的智能理论和技术。在智能时代,脑科学研究的多学科交叉研究范式促使脑机接口、类脑智能计算等类脑智能研究领域加入脑科学。脑机接口的神经解码和编码技术为绘制人脑功能神经网络图谱提供了重要的功能研究技术和方法,并且可探索在脑疾病临床诊治上的应用。类脑计算正成为脑科学研究的一种新范式,借鉴脑处理信息和学习的基本原理发展高能效、高速和智能的新型类脑计算系统,利用发展的类脑计算系统可以加速发展脑模拟和数字大脑,促进理解大脑运行机制和治疗脑疾病,发展数字脑科学和脑医学。新近出现的脉冲神经网络智能处理器为构建大规模类脑智能计算系统奠定了基础,未来类脑超级算力极可能超过人类大脑算力,影响智能科技变革和人类社会发展。 展开更多
关键词 神经科学 脑成像 脑功能神经网络图谱 脑机接口 类脑智能 类脑计算 脉冲神经网络芯片 类脑处理器(BPU)
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基于HPI的神经网络图像匹配多处理机系统 认领 引用 被引量：1
10
作者 石争浩 冯亚宁 +1 位作者 张遂南 黄士坦 《北京航空航天大学学报》 EI CAS 北大核心 2004年第11期1129-1132,共4页
针对嵌入式图像匹配计算特点 ,采用TMS32 0C6X系列处理器作为并行神经处理单元 ,设计了一种基于TMS32 0C6X系列处理器HPI(Host Port Interface)互连的神经网络图像匹配多处理机系统 ,在这种并行计算系统中 ,包括一个主控计算单元和三个... 针对嵌入式图像匹配计算特点 ,采用TMS32 0C6X系列处理器作为并行神经处理单元 ,设计了一种基于TMS32 0C6X系列处理器HPI(Host Port Interface)互连的神经网络图像匹配多处理机系统 ,在这种并行计算系统中 ,包括一个主控计算单元和三个并行神经计算单元 ,主控计算单元通过HPI接口与各个神经匹配处理单元直接连接 ,通过HPI接口 ,主控计算单元可以直接访问各个神经元的片上和片外存储器 ,实现实时图像数据的直接转发和神经元中间运算结果的读取 .理论分析表明 ,该设计可有效优化神经计算结构 ,提高图像匹配的实时性 . 展开更多
关键词 图像匹配 神经网络 多处理机 HPI(Host-Port-Interface)
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开关磁阻电机神经网络无位置传感器控制 认领 引用 被引量：18
11
作者 蒯松岩 张旭隆 +1 位作者 王其虎 张能 《电机与控制学报》 EI CSCD 北大核心 2011年第8期18-22,共5页
针对现有开关磁阻电机(SRM)的转子位置传感器使得系统成本和复杂度提高、坚固性和可靠性降低的问题,研究了SRM无位置传感器DSP控制实现。建立了开关磁阻电机位置检测神经网络模型,并给出了提出对象的学习算法和训练步骤。采用TMS320F281... 针对现有开关磁阻电机(SRM)的转子位置传感器使得系统成本和复杂度提高、坚固性和可靠性降低的问题,研究了SRM无位置传感器DSP控制实现。建立了开关磁阻电机位置检测神经网络模型,并给出了提出对象的学习算法和训练步骤。采用TMS320F2812 DSP实现神经网络在线训练算法,开发完成了一台15kW三相12/8极无位置传感器SRD样机。实验结果表明,无位置传感器SRD具有较好的动态特性和较高精确度,系统最大位置检测误差≤2°。 展开更多
关键词 神经网络 开关磁阻电动机 无位置传感器 数字信号处理器
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多核数字信号处理器矩阵乘卷积算法性能评测 认领 引用 被引量：5
12
作者 王庆林 裴向东 +4 位作者 廖林玉 王浩旭 李荣春 梅松竹 李东升 《国防科技大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2023年第1期86-94,共9页
矩阵乘卷积算法能够为各种卷积配置提供高性能基础实现,是面向给定芯片进行卷积性能优化的首要选择。针对国防科技大学自主研制的飞腾异构多核数字信号处理器(digital signal processor,DSP)芯片的特征以及矩阵乘卷积算法自身的特点,提... 矩阵乘卷积算法能够为各种卷积配置提供高性能基础实现,是面向给定芯片进行卷积性能优化的首要选择。针对国防科技大学自主研制的飞腾异构多核数字信号处理器(digital signal processor,DSP)芯片的特征以及矩阵乘卷积算法自身的特点,提出了一种面向多核DSP架构的高性能并行矩阵乘卷积实现算法ftmEConv。该算法由输入特征图转换、卷积核转换、矩阵乘以及输出特征图转换这四个均运行在通用多核DSP上的并行化部分构成,通过有效挖掘通用DSP核中功能单元的潜力来提升各个部分的性能。实验结果表明,ftmEConv实现了高达42.90%的计算效率,与芯片上的其他矩阵乘卷积算法实现相比,获得了高达7.79倍的性能加速。 展开更多
关键词 多核数字信号处理器 卷积神经网络 卷积算法 算法优化
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针对矿井电网的机械投切电容器组动态无功补偿控制系统的设计 认领 引用 被引量：5
13
作者 汪玉凤 刘芳芳 薛建清 《电网技术》 EI CSCD 北大核心 2011年第8期218-222,共5页
针对大功率非线性负荷造成矿井电网功率因数过低的问题,设计了一套以高压真空接触器作为投切开关的机械投切电容器组(mechanically switched capacitor,MSC)动态无功补偿控制系统,与传统的用晶闸管作为投切开关的方式相比,该系统结构简... 针对大功率非线性负荷造成矿井电网功率因数过低的问题,设计了一套以高压真空接触器作为投切开关的机械投切电容器组(mechanically switched capacitor,MSC)动态无功补偿控制系统,与传统的用晶闸管作为投切开关的方式相比,该系统结构简单、成本低廉、易维护,实际矿井电网的测试运行表明,加装该补偿装置以后,电网电压波动减小,波形畸变基本消失,证明系统是可行性的。 展开更多
关键词 高压真空接触器 机械投切电容器组 数字信号处理器 神经网络
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长向量处理器高效RNN推理方法 认领 引用 被引量：6
14
作者 苏华友 陈抗抗 杨乾明 《国防科技大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第1期121-130,共10页
模型深度的不断增加和处理序列长度的不一致对循环神经网络在不同处理器上的性能优化提出巨大挑战。针对自主研制的长向量处理器FT-M7032,实现了一个高效的循环神经网络加速引擎。该引擎采用行优先矩阵向量乘算法和数据感知的多核并行方... 模型深度的不断增加和处理序列长度的不一致对循环神经网络在不同处理器上的性能优化提出巨大挑战。针对自主研制的长向量处理器FT-M7032,实现了一个高效的循环神经网络加速引擎。该引擎采用行优先矩阵向量乘算法和数据感知的多核并行方式,提高矩阵向量乘的计算效率;采用两级内核融合优化方法降低临时数据传输的开销;采用手写汇编优化多种算子,进一步挖掘长向量处理器的性能潜力。实验表明,长向量处理器循环神经网络推理引擎可获得较高性能,相较于多核ARM CPU以及Intel Golden CPU,类循环神经网络模型长短记忆网络可获得最高62.68倍和3.12倍的性能加速。 展开更多
关键词 多核DSP 长向量处理器 循环神经网络 并行优化
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基于FPGA的卷积神经网络设计与实现 认领 引用 被引量：7
15
作者 蒋林 王喜娟 +2 位作者 刘镇弢 谢晓燕 衡茜 《微电子学与计算机》 CSCD 北大核心 2018年第8期132-136,共5页
卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN)在各种计算机视觉应用中取得了巨大成功.本文研究了卷积神经网络的并行结构,基于网络计算的多种并行特征,提出了CNN前向传播过程在FPGA并行计算的架构.实验结果表明,在110MHz的工作频率... 卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN)在各种计算机视觉应用中取得了巨大成功.本文研究了卷积神经网络的并行结构,基于网络计算的多种并行特征,提出了CNN前向传播过程在FPGA并行计算的架构.实验结果表明,在110MHz的工作频率下,该结构可使FPGA的峰值运算速度达到0.48GOP/s,相较ARM Mali-T628GPU平台实现23.5倍的加速比. 展开更多
关键词 卷积神经网络 现场可编程门阵列 阵列处理器 并行性
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基于微型计算机和神经网络的果蔬识别 认领 引用 被引量：3
16
作者 吴衡 董忠 《宁夏大学学报（自然科学版中英文）》 CAS 2021年第1期39-44,共6页
在微型计算机上使用深度卷积神经网络实现果蔬自动识别的复杂图像识别任务,并构造了具有人工智能技术的电子秤系统.采用深度可分离卷积和反向残差网络设计构成的深度神经卷积网络,极大减少了模型的运算量并保持了较高的识别精度,适合硬... 在微型计算机上使用深度卷积神经网络实现果蔬自动识别的复杂图像识别任务,并构造了具有人工智能技术的电子秤系统.采用深度可分离卷积和反向残差网络设计构成的深度神经卷积网络,极大减少了模型的运算量并保持了较高的识别精度,适合硬件资源有限的微型计算机.神经网络经过训练、调参、剪枝优化后,图像识别准确率达到91.9%,推理延时小于1.5 s.这种人工智能系统可以代替人工操作让顾客进行自主购物,适合在无人超市或者避免聚集接触的环境下使用. 展开更多
关键词 深度卷积神经网络 微型计算机 人工智能 图像识别 神经网络微调
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二维矩阵卷积在向量处理器中的设计与实现 认领 引用 被引量：1
17
作者 张军阳 郭阳 《国防科技大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2018年第3期69-75,共7页
为了加快卷积神经网络模型的计算速度,便于大规模神经网络模型在嵌入式微处理器中的实现,以FT-matrix2000向量处理器体系结构为研究背景,通过对多核向量处理器体系结构的分析和对卷积神经网络算法的深入研究,提出将规模较小的卷积核数... 为了加快卷积神经网络模型的计算速度,便于大规模神经网络模型在嵌入式微处理器中的实现,以FT-matrix2000向量处理器体系结构为研究背景,通过对多核向量处理器体系结构的分析和对卷积神经网络算法的深入研究,提出将规模较小的卷积核数据置于标量存储体,尺寸较大的卷积矩阵置于向量存储体的数据布局方案。针对矩阵卷积中数据难以复用的问题,提出根据卷积核移动步长的不同动态可配置的混洗模式,通过对所取卷积矩阵元素进行不同的移位操作,进而大幅提高卷积矩阵数据的复用率。针对二维矩阵卷积由于存在数据相关性进而难以多核并行的问题,提出将卷积矩阵多核共享,卷积核矩阵多核独享的多核并行方案。设计了卷积核尺寸不变、卷积矩阵规模变化和卷积矩阵尺寸不变、卷积核规模变化的两种计算方式,并在主流CPU、GPU、TI6678、FT-matrix2000平台进行了性能对比与分析。实验结果表明:FT-matrix2000相比CPU最高可加速238倍,相比TI6678可加速21倍,相比GPU可加速663 805倍。 展开更多
关键词 卷积神经网络 向量处理器 多核实现 矩阵卷积
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基于ARM和神经网络的塑焊机温度控制系统 认领 引用 被引量：2
18
作者 王博 黄永红 孙玉坤 《仪表技术与传感器》 北大核心 2007年第9期61-63,共3页
介绍了基于ARM嵌入式处理器S3C44B0X的塑焊机温度控制系统。控制策略采用神经网络与PID相结合的方法实现,在一定程度上解决了传统PID不易在线实时整定参数,难于对控制系统进行有效控制的不足。软件设计中移植了μC/OS-II操作系统,采用... 介绍了基于ARM嵌入式处理器S3C44B0X的塑焊机温度控制系统。控制策略采用神经网络与PID相结合的方法实现,在一定程度上解决了传统PID不易在线实时整定参数,难于对控制系统进行有效控制的不足。软件设计中移植了μC/OS-II操作系统,采用多任务程序设计方法设计程序,大大降低了编写程序的复杂度。实践表明:该系统具有控温精度高、运行可靠等优点。 展开更多
关键词 ARM单片机 神经网 μC/OS-Ⅱ操作系统
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基于模糊神经网络的磁浮车悬浮控制器 认领 引用 被引量：3
19
作者 孙荣斌 王鑫 夏加宽 《机电工程》 CAS 2008年第1期86-88,92,共3页
以EMS型磁悬浮车单电磁铁为研究对象,建立了系统的数学模型。为增强悬浮系统的抗干扰能力和负载能力,针对其非线性特性,采用神经网络和模糊控制理论相结合的方法设计了非线性控制器FNNC。该控制器继承了模糊控制鲁棒性强以及神经网络的... 以EMS型磁悬浮车单电磁铁为研究对象,建立了系统的数学模型。为增强悬浮系统的抗干扰能力和负载能力,针对其非线性特性,采用神经网络和模糊控制理论相结合的方法设计了非线性控制器FNNC。该控制器继承了模糊控制鲁棒性强以及神经网络的非线性逼近和自学习能力,运用加速反传训练方法对参数进行调整,并通过TMS320F2812型DSP实现单点悬浮用。实验及仿真表明,该控制器使系统悬浮稳定,动态性能好,与传统的PID控制器相比具有更好的快速跟踪性能和抗干扰能力。 展开更多
关键词 磁悬浮列车 非线性 模糊神经网络 数字信号处理器
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基于循环神经网络的多核处理器层次化存储技术 认领 引用 被引量：1
20
作者 辛明勇 祝健杨 +2 位作者 徐长宝 姚浩 刘德宏 《电子设计工程》 2023年第22期121-124,129,共4页
目前的多核处理器层次化存储技术同步性差、抗冗余度低,不能满足海量数据的分层存储要求,因此基于循环神经网络研究了一种新的多核处理器层次化存储技术。引入卷积神经算法完善数据存储功能,针对数据存储过程、数据库设计以及存储节点... 目前的多核处理器层次化存储技术同步性差、抗冗余度低,不能满足海量数据的分层存储要求,因此基于循环神经网络研究了一种新的多核处理器层次化存储技术。引入卷积神经算法完善数据存储功能,针对数据存储过程、数据库设计以及存储节点的选择进行了深层次的优化设计,从而有效提升数据的存储效率和存储稳定性。实验结果表明,该非对称多核处理器的同步性误差低于0.1,平均同步误差为0.04,能够避免96%的数据重复,抗数据冗余度高,对多核处理器的发展和应用具有积极作用。 展开更多
关键词 循环神经网络 多核处理器 层次化存储 存储技术
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