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自组织特征映射神经网络权值的实现

The Implementation of Synaptic Weight of Self Organizing Neural Network for Mapping Character
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摘要 本文根据自组织特征映射神经网络学习算法,提出了其权值的CMOS实现电路。该电路结构简单,动态范围宽,易于集成实现。学习速度可达50万次每秒。用CMOS1.2μ工艺实现电路的PSPICE5.0仿真,表明该电路具有较好的工作性能。 According to a learning algorithm of self organizing neural network for mapping character, a CMOS implementation of its synaptic weight by circuit is presented in this paper.The circuit with a simple structure and a wide dynamic range is novel and easy to be realized. The learning rate is more than 5*10 4 times every second. The simulation of the circuit implemented with CMOS1.2μ can be verified validly by PSPICE5.0.
机构地区 湖南大学
出处 《系统工程与电子技术》 EI CSCD 1997年第12期1-3,11,共4页 Systems Engineering and Electronics
基金 国家自然科学基金
关键词 神经网络 自组织特征映射 学习算法 Self organizing, Mapping character, Implementation.
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