基于FPGA的协处理器设计及RBF神经网络硬件实现的研究【控制理论与控制工程专业优秀论文】 - docin.com豆丁网 ，从结构上体 现神经网络结构特点1101【11”2l。 神经网络的硬件实现方法可分为以下几种： 1）超大规模集成电路实现（VLSI，VeryLarge ScaleIntegratedCircuit）处理器： 又可分为模拟VLSI实现，数字VLSI实现，模数混合VLSI实现； 2）光处理器：分为纯光
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神经网络的硬件实现方法可分为以下几种： 1）超大规模集成电路实现（VLSI，VeryLarge ScaleIntegratedCircuit）处理器： 又可分为模拟VLSI实现，数字VLSI实现，模数混合VLSI实现； 2）光处理器：分为纯光...
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相对于浮点计算法，移位-加操作最大的优点是计算简单，特别易于超大规模集成电路实现，因而使硬件实时处理图像信号成为可能。
Compared with the floating-point computing method, the shift-add operation is simpler, and can be implemented easily by VLSI, which enables the real-time image processing to be realized by hardware.
论述了提高电力负荷控制终端可靠性应采取的措施，介绍了超大规模集成电路在双向控制终端的设计与实现。
This paper discusses the measures to increase the reliability of the power Load control terminal, and introduces the design and realization of two way power control terminal with LSI.
神经网络的超大规模集成电路(VLSI)实现是发挥其优势的有效途径。
The VLSI implementation of neural networks is an effective approach to facilitate its use.
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