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人工神经网络在各类激光技术中有着广泛应用,但是传统的流水展开架构加速器无法处理激光焊接参数提取、激光诱导击穿光谱分析等计算任务所需的多种反向传播(BP)神经网络。本课题组基于Xilinx PYNQ-Z2开发平台设计并实现了一种面向激光焊接技术的BP神经网络可配置型计算加速器架构。采用可配置架构设计和复用运算单元互连的方式,硬件电路可拟合成多种BP网络结构,加速器具有灵活的可配置性;同时,采用基于多级缓存结构的数据读取方法,解决了加速器运算阵列在读入数据时因多次访问片外存储器而导致的读取速度的瓶颈。基于实际激光焊接参数数据集的计算结果表明,所设计的加速器可以高效地加速具有多种神经元数量的BP神经网络。与嵌入式处理平台相比,加速器的典型网络运算性能平均有10.5倍的提升,神经元数目超过100的大型网络运算性能有56.4倍的提升,并且处理速度优于改进前于同一平台实现的普通加速器。 相似文献
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针对当前主动配电网规划方法无法反映投资者先后决策的问题,提出了基于博弈理论的主动配电网扩展规划与光储选址定容的双层交替优化方法。首先,基于当前欧洲国家广泛采用的自消费模式,提出了考虑峰谷电价的光伏和储能系统运行策略;其次,在此基础上建立了主动配电网扩展规划和光储选址定容的双层优化模型;然后,提出了双层优化模型求解方法,上层优化模型应用二进制粒子群算法进行优化,下层优化模型中引入博弈理论,决定光储的容量配置;最后,采用某规划区的配电系统进行仿真,优化结果表明,光储系统的合理配置与接入方案可有效降低用户的用电成本,也可有效降低配电系统的网络损耗。 相似文献
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