步驟1:1.簡(jiǎn)介
1。簡(jiǎn)介
傳統(tǒng)計(jì)算器并不總是能夠解決需要密集計(jì)算的問題,例如模式識(shí)別,機(jī)器人的運(yùn)動(dòng)控制,基于大量帶有噪聲的數(shù)據(jù)的決策等。結(jié)果,采用了其他信息處理方法,而分布式處理就是其中之一。滿足上述許多要求的信息處理的這些非常規(guī)方向之一是由人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(neural calculus)表示的。
本文借助神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行了仿真。組合邏輯電路(CLC)的網(wǎng)絡(luò)。第2部分介紹有關(guān)CLC設(shè)計(jì)的概念,并說明設(shè)計(jì)復(fù)雜CLC的困難。第三部分顯示了使用前饋人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行仿真的示例。在上一節(jié)中,顯示了有關(guān)我們方法的一些結(jié)論。
2。組合邏輯電路
組合邏輯電路(CLC)是具有n個(gè)輸入的電子電路,用X1,X2,…,Xn和m個(gè)輸出表示,用Z1,Z2,…,Zm表示,為此可以使用數(shù)學(xué)模型根據(jù)輸入來表示輸出
Z1 = f1(X1,X2,…,Xn)
Z2 = f2(X1,X2,…,Xn)
……………………
ZI = fi(X1,X2,…,Xn)
……………………
Zm = fm(X1,X2,…,Xn)
在電路CLC的合成中,通常首先根據(jù)真值表以及操作和非操作狀態(tài)的規(guī)定所施加的要求對(duì)功能條件進(jìn)行分類。涉及以下步驟:
?
問題發(fā)聲;制定真值表;
?
真函數(shù)的最小化;
?
換向函數(shù)的相關(guān)最小化;方案分析和
消除危害;
?
邏輯功能的硬件實(shí)現(xiàn)。
步驟2:
div在經(jīng)典的CLC電路合成方法中,一個(gè)微妙的問題是,并非總是能夠?qū)崿F(xiàn)絕對(duì)最佳的嚴(yán)格方案。因此,在合成具有大量輸入變量(n = 6的那些),具有許多輸出和不確定狀態(tài)的復(fù)雜函數(shù)的情況下,代數(shù)和拓?fù)浞椒ǚ浅@щy
在下面,我們通過一個(gè)示例來說明設(shè)計(jì)CLC的問題。在圖2中,我們使用Veitch-Karnaugh圖顯示了最小化過程,在圖3中,顯示了所得的CLC。
步驟3:3。前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)幫助的CLC仿真
本文提出了利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的方法對(duì)這些CLC進(jìn)行特殊處理的方法。該解決方案由CLC和具有n個(gè)輸入和m個(gè)輸出的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)之間存在的功能相似性提出。實(shí)際上,使用了三層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),第一層具有n(4)個(gè)輸入神經(jīng)元,而第三m(2)個(gè)輸出神經(jīng)元(圖4)。對(duì)于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),輸入和輸出
數(shù)據(jù)集由圖2中的真值表給出。
步驟4:
仿真顯示,對(duì)于配置4:6:2的網(wǎng)絡(luò),已經(jīng)實(shí)現(xiàn)了CLC的I/O依賴性。如果我們注意到該網(wǎng)絡(luò)需要12個(gè)神經(jīng)元(包括被動(dòng)輸入神經(jīng)元),則其結(jié)果等效于12個(gè)門,這與圖3中使用18種多種門的CLC相反。顯然,在硬件實(shí)現(xiàn)中,用于實(shí)現(xiàn)CLC功能的神經(jīng)方法可能具有競(jìng)爭(zhēng)力。在圖5中,可以看到真值表中輸入的每種組合的“神經(jīng)” CLC的實(shí)際輸出和所需的輸出
第5步:4.結(jié)論 h2》
最后,在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的幫助下,組合電路仿真的方法需要執(zhí)行以下步驟:
步驟1。為所選組合電路建立真值表;
第2步。選擇一個(gè)三層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),在第一層具有n個(gè)神經(jīng)元,在隱藏層中將找到許多神經(jīng)元,在輸出層中有m個(gè)神經(jīng)元;
第3步:使用真值表訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò);
第4步:驗(yàn)證網(wǎng)絡(luò)的正確功能;
第5步。網(wǎng)絡(luò)硬件實(shí)現(xiàn)。
步驟6:軟件設(shè)計(jì)
步驟7:
步驟8:3D設(shè)計(jì)
步驟9:
步驟10:
步驟11:
步驟12:
步驟13:最后
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