采用遗传算法的一种可重构ANN的电路设计

• 作者: 卢纯 石秉学
• 来源期刊: 半导体学报
• 学科: 工学
• 关键词: 人工神经网络(ANN) 模拟集成电路 可重构 可编程
• 年，卷（期）: 2001,（5）
• 所属期刊栏目: 研究论文
• 页码范围: 664-669
• 页数: 6页
• 分类号: TN492
• 字数: 2219字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3321/j.issn:0253-4177.2001.05.026

摘要

提出了一种新型的sigmoid函数发生器.它不仅简单、快速，与理想sigmoid函数的拟合程度好，而且可实现阈值和增益因子的编程，因而有很大的应用范围和良好的应用前景.设计了神经元以及Gilbert乘法器、数字存储器、D/A转换器等神经网络的基本单元.说明了遗传算法（GA）作为人工神经网络（ANN）学习算法的有利因素.利用上述电路，采用GA，设计了可重构ANN.对各单元电路和整个ANN都用标准1.2μm CMOS工艺的第47级模型进行了HSPICE模拟.结果表明它们的功能正确、性能优良.

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	清华大学微电子所	42	298	10.0	16.0
2	卢纯	清华大学微电子所	9	131	5.0	9.0