一种改进的PWM型VLSI神经网络的设计

摘要：

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。改进了现有的基于脉宽调制（PWM）技术的VLSI神经网络设计方式。提出了一种结构简单的突触乘法器，它的精度高、线性范围大，而且不受开关噪声的影响。设计了一个增益可调的电压型sigmoid变换电路，用以实现不同的神经元激活函数。提出一个PWM所必需的电压-脉冲转换电路，它具有较高的转换精度和线性度。以这3种电路为基础设计了一个解决异或（XOR）问题的PWM型VLSI神经网络。模拟结果表明其功能正确，具有较高的识别速度，适于神经网络的VLSI实现。

关键词：神经网络、超大规模集成电路、脉宽调制

所属期刊栏目：41

分类号：TP18;TN47(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：115-118