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摘要:
本文首次提出了一种用于模式识别的新型开关电流Hamming神经网络.它采用电流镜计算待识模式与标准模式的匹配度.然后,通过开关电流型排序电路进行匹配度的比较并输出识别结果.该Hamming神经网络可以按匹配度大小的顺序依次输出匹配度以及相应的标准模式,这将十分有利于改善系统的性能.同时,该Hamming网络还可以进行绝对拒识和相对拒识的判断,这大大地提高了系统的可靠性.通过PSPICE模拟,结果表明该Hamming网络具有高精度、高分辨率等特点,同时,该Hamming网络的电路结构简单、灵活,规模易于扩展,由于采用开关电流技术,该网络可直接采用标准数字CMOS工艺制作,易于超大规模集成电路实现.
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文献信息
篇名 一种用于模式识别的新型开关电流Hamming神经网络
来源期刊 电子学报 学科 工学
关键词 Hamming神经网络 开关电流 超大规模集成电路
年,卷(期) 1998,(11) 所属期刊栏目 科研通信
研究方向 页码范围 135-139
页数 分类号 TP3
字数 语种 中文
DOI 10.3321/j.issn:0372-2112.1998.11.031
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 石秉学 清华大学微电子学研究所 42 298 10.0 16.0
2 林谷 清华大学微电子学研究所 4 22 3.0 4.0
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研究主题发展历程
节点文献
Hamming神经网络
开关电流
超大规模集成电路
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
电子学报
月刊
0372-2112
11-2087/TN
大16开
北京165信箱
2-891
1962
chi
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