误差反向传播神经网络模拟软件

本文介绍了误差反向传播神经网络(简称BP神经网络)的基本工作原理及模拟软件包的使用方法。利用它可以对模式识别、人工智能等方面的应用问题进行神经计算模拟。最后,给出了一个异或(XOR)问题的应用实例。     

基于嵌入式处理器软核Nios Ⅱ的IP复用技术

本文阐述了Altera公司最新推出的嵌入式处理器软核Nios Ⅱ及其应用系统的开发过程,并结合汽车行驶记录仪的设计给出了一个基于Nios Ⅱ嵌入式处理器的应用实例。文章对现代数字系统设计中的IP复用方法进行了详细的介绍。     

Delphi中通信程序的设计

ｅｌｐｈｉ中通信控件的实现及其在Ｗｉｎｄｏｗｓ下用Ｄｅｌｐｈｉ来实现通信的几种方法,并结合具体实例给出了基本的通信程序。     

神经计算机(Neurocomputer)

神经计算(neurocomputing)是关于自适应非编程信息处理系统的一门工程学科。这种自适应非编程信息处理系统通常称为神经网络。它与传统的信息处理系统有着本质的不同。神经网络的研究可大致分为三个主要部分,即神经网络理论、神经计算机的研制和神经网络的应用。本文将着重讨论神经计算机的研制及其发展现状,神经计算机亦可称为神经网计算机或人工神经网系统。     

前馈神经网络误差修正算法的改进和比较

前馈神经网络是神经计算中的一种重要的网络结构,在工程优化中得到了广泛的应用。其误差修正算法是决定网络性能的重要因素,对数据挖掘、神经网络集成、神经网络的硬件实现和分布式并行处理有着重要的意义。本文对几种误差修正算法进行了分析,并通过实例进行了比较,从中得出了有意义的结论。     

一种RISC地址产生器生成算法的设计与实例化

提高功能部件的并行性是开发高性能微处理器的基本途径。在RISC处理器中设计独立的地址产生器可实现算术运算与地址运算并行处理,从而提高RISC处理器的性能。文中根据现今RISC处理器中常用的寻址方式,提出了一种RISC地址产生器生成算法并进行了实例化。实例化结果可作为IP核应用到RISC处理器的设计中。     

通用数字神经芯片NPS-1的设计和实现

本文深入分析了神经计算的需求，介绍一种通用数字神经芯片ＮＰＳ－１的体系结构和利用ＦＰＧＡ芯片实现样片ＮＰＳ－１。     

神经计算与量子神经计算的研究综述

神经计算科学是从信息科学的角度,用计算的方法研究神经网络如何模仿和延伸人脑活动的机理及实现类脑智能信息系统的问题。量子神经计算是量子计算与神经计算相结合的产物。文中主要阐述了神经计算的研究现状,在其基础上对量子神经计算的概念及模型进行了介绍,综述了国内外的研究动态与发展趋势。     

基于网络处理器的高速网络测试设备设计

论文介绍了网络处理器结构及其技术特点,在深入探讨网络测试技术的基础上,提出了用网络处理器实现网络测试设备的思想和可行性设计方案,给出了一个基于IXP1200网络处理器的网络测试设备的设计实例。     

基于网络处理器的高速网络测试设备设计

论文介绍了网络处理器结构及其技术特点,在深入探讨网络测试技术的基础上,提出了用网络处理器实现网络测试设备的思想和可行性设计方案,给出了一个基于IXP1200网络处理器的网络测试设备的设计实例.     

一种RISC地址产生器生成算法的设计与实例化

提高功能部件的并行性是开发高性能微处理器的基本途径。在RISC处理器中设计独立的地址产生器可实现算术运算与地址运算并行处理，从而提高RISC处理器的性能。文中根据现今RISC处理器中常用的寻址方式，提出了一种RISC地址产生器生成算法并进行了实例化。实例化结果可作为IP核应用到RISC处理器的设计中。     

计算智能信息处理

论述了基于计算的智能信息处理系统可以分为两大类：即基于传统计算机的人工智能系统和基于神经计算机的人工智能系统。比较了两者的本质区别，介绍了神经计算智能研究的当前进展及未来发展趋势     

基于嵌入式处理器NiosII的片上可编程系统设计

NiosII嵌入式处理器是用户可配置的通用PdSC嵌入式处理器，是一个非常灵活和强大的处理器。本文结合实例。给出了基于NiosII嵌入式处理器的SOPC软、硬件设计方法。     

轴类件耦合神经网络实例推理CAPP索引模型的研究

本文提出了一种基于神经网络的工艺设计实例推理索引模型。与现存大多数实例推理系统不同该方法用神经网络实现实例的动态分类和索引。实例层次分类的三层结构和基于特殊的聚类模板概念，为实现基于符号处理的实例推理求解模式向基于神经计算的模式识别求解模式映射提供了条件。     

QoS在网络处理器上的设计与实现

本文主要介绍了 Qo S的几个基本的功能模块 ,并结合网络处理器的结构特点提出了一套具体的实现方案 ,最后简要的分析该方案的性能。     

网络处理器在仿真测试领域的应用研究

在深入探讨先进的网络处理器技术的基础上,提出了用网络处理器实现高性能网络仿真测试设备NST的具体方案。结合BUPTNST实例的具体实现     

一种通用神经计算并行模型NCPM

在对神经计算特点分析的基础上，本文提出一种通用的神经计算并行模型ＮＣＰＭ，论述了通用神经计算并行模型的定义以及神经计算并行性开发方法，并对该模型进行综合评价。     

带有神经网的文字识别系统

1.引言 神经计算学(Neurocomputing)是近年被神经学工作者、计算机、数学工作者极为重视的一门新兴科学,它将根据当前为止人们所了解到的生物神经的基本原理、结合电子技术和其它物理方法以及数学知识,企图解决现代计算机较难解决的一些信息处理、模式识别等问题。另外也企图通过对实际问题的模拟,反过来认识和发展神经学,解剖学。 在神经计算学中所描述的神经网包括大量的处理单元和联接这些单元的链,处理单     

轴类件耦合神经网络实例推理CAPP索引模型的研究

本文提出了一种基于神经网络的工艺设计实例推理索引模型。与现存大多数实例推理系统不同该方法用神经网络实现实例的动态分类和索引。实例层次分类的三层结构和基于特征的聚类模板概念，为实现基于符号处理的实例推理求解模式向基于神经计算的模式识别求解模式映射提供了条件。该方法的优点在于实例的高速、有效检索，知识获取的简化以及基于神经网络的检索算法的鲁棒性。     

面向神经计算的并行机体系结构设计

面向神经计算的并行计算机体系结构是神经网络研究中的一项重要工作。本文在对大量的神经计算进行需求分析的基础上，讨论了以高性能的微处理器作为计算单元，进行面向神经计算的并行计算机体系结构设计，并且介绍了它原型实现的结构、参数和性能