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光纤神经元及组网设计技术方法研究-通信与信息系统专业论文.docxVIP

光纤神经元及组网设计技术方法研究-通信与信息系统专业论文.docx

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摘要摘 摘要 摘 要 本文在研究单阈值神经元的光电实现和分析传统电路实现的基础上,实现了基于 喇曼散射效应的多阈值神经元。把基于光纤中受激喇曼散射多阈值神经元和各种数字 逻辑相结合,提出了各种具体实现方案,并予以其相应的理论分析。 本文首先从二值单阈值神经元分析入手,通过对一个例子的分析得出,用神经元 实现数字逻辑实为一个在多维空间中分类问题的结论,同时指出单阈值神经元在解决 这一问题时存在的缺陷。然后对多阈值神经元及其输出特性作了详细分析,利用多阈 值神经元具有在多维空间中多区域非线性划分的特点,提出了用一个多阈值神经元实 现任意数字逻辑的规范方法。利用这一方法,用一个多阈值神经元实现了需三个单阈 值神经元的异或运算,及用一个多阈值神经元分别实现了三值逻辑中的文字、与、或 三种基本运算,由此大幅减少硬件成本。这三种基本运算的多阈值神经元,可组成实 现任意三值函数的多阈值神经元网络,由于提高了单个神经元信息处理的能力,使神 经网络可实现复杂的多值逻辑,性能得以提高。 本文在对数字逻辑的多阈值神经元实现理论研究的基础上,探讨多阈值神经元实 现方案。提出了一种结构简单,线性度好,并兼顾精度的突触实现方案即利用控制放 大器的放大倍数实现控制神经元中权值的一种基于光纤中受激喇曼散射为基础多阈 值神经元实现方案,并在此基础上,设计了一种多阈值神经元阈值判别函数一种方法。 最后,利用这一方法设计了异或运算、三值文字、与、或基本运算的多阈值神经元。 最后对提出的方案进行MATLAB数值分析并测量相关参数,结果表明,该设计 方法不但简便、规范,而且设计出的多阈值神经元方案具有速度快,结构简单的优点, 并且,在实现相同逻辑功能时,采用多阈值神经元实现方案相对于单阈值神经元实现 方案,大幅降低了硬件成本。 关键词:神经元网络:神经元:多阈值神经元:多阈值逻辑:受激喇曼散射 AbstraetAbstract Abstraet Abstract The paper proceeded from the mission of reducing neuron numbers in neural networks(NNs)and enhancing the information processing abilities of single neuron,as wellas focusing on the SRS in the fible implementation by muRi-thresholded neurons (MTNs),this dissertation makes it possible that digital logic and NNs啪be implemented by a small number of neurons and the NNs realized digital logic may have hi【gh information density.Begin、析nl analysis of binary logic implementation by single—thresholded neuron(SnD;we drew a conclusion that digital logic implementation by neuron is actually a classification problem in multi-dimension space.Meanwhile,we pointed out the demerits of soluting such problem by STN.Then,the MTN and its transfer function was discussed particularly.Taking the advantage of the characteristic of nonlinear multi—zone partition in multi-dimension of MTN,an approach of employing MTN for archiving arbitrary digital logic Was proposed.According to this approach,the XOR operation which needs three STNS to achieve Was implemented using single MTN.Hence, the advantage of MTN over STN Was shown、析tll the facts that the NNs need fewer neurons by using MTNs t

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