多阈值神经元电路设计及在多值逻辑中的应用

分析了多阈值神经元工作原理,并提出设计多阈值神经元电路的方法.首先,用两个 MOS晶体管组成电压型突触电路,然后又提出一种基于BiCMOS工艺的判别转换开关电路,这种电路以压控电流作为阈值信号,并实现电压到电流的转换.在此基础上,结合限幅电压开关理论提出多阈值神经元阈值判别函数电路的开关级设计方法.最后,从开关级设计了实现三值逻辑中文字、与、或三种基本运算的多阈值神经元电路,用这三种基本运算的多阈值神经元电路可实现任意三值函数的多阈值神经网络.文章还对设计出的电路用 PSPICE进行模拟,测量相关参数.模拟结果表明,该文设计的电路不仅实现了正确的逻辑功能,而且速度较快.

基于多阈值神经元的D型触发器设计

分析硬限幅多阈值神经元的工作原理,提出了运用多阈值神经元设计D触发器的方法.首先,用单个多阈值神经元设计锁存器;其次,利用两个锁存器设计了一次操作的主从型D触发器.本文设计的基于多阈值神经元的触发器与传统基于单阈值神经元的触发器相比减少了神经元的数量和连接数目、降低了复杂度、提高了稳定性.运用本文提出的多阈值神经元触发器,可以设计任意功能的神经网络时序电路.

硬限幅多阈值神经元在组合逻辑设计中的应用

本文分析了硬限幅多阈值神经元的功能?可用多个阈值把空间划分成多个超平带,即可实现对高维空间中多区域的非线性划分。以此类神经元为基础,本文提出了用硬限幅多阈值神经元实现组合逻辑电路设计的方法,通过对八位"奇偶校验"和3Bit二进制全加器的设计实现,阐述了采用硬限幅多阈值神经元相对于单阈值神经元和传统的数字电路设计方法实现组合逻辑设计的优越性。

基于BP网络的异或运算多阈值神经元的实现

由于单层感知器功能有所限制,文章给出了基于BP神经网络的(多层感知器)异或运算的网络结构图,进而在此基础上设计了一个实现异或运算的多阈值神经元。这样的神经元电路具有速度快效率高的特征,还可以很大程度的降低硬件开销。

连续多阈值神经元反馈神经网络盲检测光基带信号

空间分集接收可补偿信道衰落,提出了一种基于幅相联合激励法的连续多阈值神经元反馈神经网络(RNNCMVN)的光基带信号直接盲检测方法。针对多进制相移键控(MPSK)信号的特点,设计了两种连续相位多阈值激励函数形式,并简要讨论了该两类激励函数参数的选择;分别推演基于幅相联合激励法的RNNCMVN光基带信号盲检测方法工作于同步和异步两种模式下的新能量函数及其相关证明。同时针对正交调幅(QAM)信号的特点,分别设计出连续振幅和相位多阈值激励函数形式,最后通过仿真验证了该方法的有效性。

基于模式识别的一种新型结构型神经网络

提出了一种新型的结构型神经网络 ,采用了遗传算法训练网络神经元 ,使网络明显提高了解决非线性模式识别问题的能力 .提出了两个定理证明了网络的有效性 .从 MATL AB仿真结果可以看出 ,新模型结构简单 。