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摘要:
提出了一种面向片上系统(SoC)的RBF神经网络的软测量算法,在OMAP-L137双核处理器SoC 硬件平台上成功实现了整个训练与预测算法.针对SoC计算速度和存储空间等资源有限,对网络结构、权值更新模式和步长以及数据预处理方式等参数提出了具体的解决方案.经过相关数据集的测试结果表明:提出的算法移植方法完全满足工业应用的要求,且具有便携性、低成本、可扩展等多种优点.
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文献信息
篇名 基于RBF神经网络的软测量算法的SoC实现
来源期刊 传感器与微系统 学科 工学
关键词 片上系统 软测量 RBF神经网络 算法移植
年,卷(期) 2011,(10) 所属期刊栏目 计算与测试
研究方向 页码范围 133-136
页数 分类号 TP273
字数 3778字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1000-9787.2011.10.042
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 宋执环 浙江大学工业控制研究所工业控制技术国家重点实验室 140 1808 23.0 36.0
2 朱懿峰 浙江大学工业控制研究所工业控制技术国家重点实验室 1 5 1.0 1.0
传播情况
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引文网络
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研究主题发展历程
节点文献
片上系统
软测量
RBF神经网络
算法移植
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
传感器与微系统
月刊
1000-9787
23-1537/TN
大16开
哈尔滨市南岗区一曼街29号
14-203
1982
chi
出版文献量(篇)
9750
总下载数(次)
43
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