10.3969/j.issn.1009-623X.2005.05.004
人工神经网络在ARM平台上的应用
人工神经网络(ANN)是一种非线性的处理单元,具有自学习、自组织与自适应性的特点,能够联想记忆,擅长处理复杂的非线性问题;但因为人工神经网络的学习训练过程运算量大,耗时长,所以很少应用于实时要求较高的嵌入式系统.文中提出把网络的建立、学习训练及测试这部分运算量大、耗时多的工作放在PC机上进行.当这部分工作完成,网络收敛后,将计算得到的网络参数存入一个文件.把该文件下载到嵌入式系统中,在嵌入式系统中进行网络重建,并应用神经网络迅速算出正确结果,这样就能很好地达到实时的要求.目前已成功地把BP网络应用于ARM平台上,实现了对复杂非线性问题的准确分类.该方法为神经网络走入嵌入式领域提供了一条廉价有效的途径.
ARM ANN BP网络、人工神经网络、MC9328MX1、嵌入式系统
O1 ;TN9
2005-06-02（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
共4页
15-17,21
