采用BP-GA算法的一种LSI神经网络的电路设计

摘要：

将误差反传（BP）算法和遗传算法（GA）有机地结合在一起，提出了一种新的算法BP-GA。采用BP-GA算法，设计了一个两层前向LSI神经网络。作为神经网络的关键部件，提出的新型神经元性能优越。它的激活函数与理想sigmoid函数拟合很好； 可实现对阈值及增益因子的编程并且不同增益因子下饱和输出电压值相同。采用标准1.2μm CMOS工艺的模型参数，对该两层前向神经网络电路进行的HSPICE模拟证明了它有解决异或(XOR)问 题的能力。

关键词：人工神经网络、误差反传算法、遗传算法

所属期刊栏目：41

分类号：TP18(自动化基础理论)

资助基金：国家自然科学基金69636030

在线出版日期：2004-01-08（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：103-106