基于FPGA的可重构计算技术的应用研究.rar

本文在分析国内外可重构系统的研究及应用现状的基础上提出了一种基于FPGA的可重构软测量系统并介绍了相关的软/硬件设计与仿真验证分析。问题的介绍与讨论围绕一个四层的BP(BackPropagation)型误差反传多层前馈神经网络作为典型的数学模型来展开。设计中依据成熟的BP算法公式，采用自上而下的模块化设计方法，逐个模块地一一落实而最后在一个上层模块控制下实现了整个网络的功能。在网络训练时将前向模块、误差反传模块和相应的控制模块同时配置到FPGA中进行网络训练；而当训练好的网络正常工作时，只在FPGA中配置前向模块和相应的控制模块就可以高速运行该神经网络。这样，就把BP网络的训练过程和执行过程(相应于软测量技术中的模型建立过程和软测量执行过程)分别落实到FPGA的两个相互独立的功能模块中。它们在时间与机制上相互独立而在运行中又可在同一个FPGA片上自主地交替实现交替实现。本设计与验证的成功为国内外通用和专用的FPGA产品的在线、自主式可重构技术的开发提供了可靠的依据。

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