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申请/专利权人：南京师范大学
摘要：基于最佳直线逼近的FPGA技术实现多涡卷神经元电路方法，本发明采用最佳直线逼近方法能够在不到微秒的时间内高精度逼近目标函数，在50MHZ的FPGA开发板上表现出优异的计算速度和精度。通过利用切比雪夫最佳逼近定理实现FPGA中复杂函数的简化，本发明有助于减少迭代求解模块的资源消耗，提高系统计算精度和运行速率。该方法不仅能够高精度逼近常见的初等函数，对非线性函数和超越函数也有较好的逼近效果，在信息加密和非线性神经元领域具有重要的应用价值和研究意义。
主权项：1.基于最佳直线逼近的FPGA技术实现多涡卷神经元电路方法，包括以下步骤，其特征在于：首先，双曲正切函数的切比雪夫最佳直线逼近处理步骤，选取多涡卷HNN的神经元模型：步骤1），按照工程精度需求将函数区间划分为至少2个待逼近区间；根据迭代系统对精度的需求，将双曲正切函数区间划分为至少2个等待逼近的区间段，区间段的多少受工程精度的需求而改变；步骤2），利用最佳逼近直线的思想，分别对各个区间段使用切比雪夫最佳逼近直线的公式求取其线性函数的最佳逼近系数；步骤3），将每个区间段生成的斜率项和常数项系数通过VisualstudioC++或MATLAB以区间为一组的形式，将其转换成64位的IEEE754双精度浮点数格式的.coe文件并用于函数逼近IP核的生成，其中，每组数据的高32位存放斜率项，低32位存放常数项；步骤4），处理完上述步骤，通过乘法器将目标函数的自变量放大到与划分区间相匹配的倍数，再通过放大后的浮点数寻找存放斜率项和常数项RAMIP核的存储地址，涉及到浮点数转定点数的寻址操作，再以最佳逼近的思想，通过乘法器和加法器按区间重复构造出区间段内最大绝对误差值最小的线性逼近函数，实现将双曲正切函数区间的逼近，构造函数模块的资源消耗不随着划分区间段的增加而增加，固定消耗1个乘法器、加法器和浮点转换器，而RAMIP的占用和划分区间段呈线性相关；其次，符号函数的处理方法：通过设定相应的阈值进行条件判断将符号函数输出为1,0，-1，通过观察多个符号函数组合在一起函数的图像规律，利用查找表的方法化简符号函数的设计，进而提高系统的运行时间。
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