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基于LVI的原一对偶神经网络FPGA设计 - 资源详细说明
在实际应用中，很多问题可以归结为二次规划问题的求解。反馈神经网络是实时求解二次规划问题的一条非常有效的途径。反馈神经网络的实现包括软件实现和全硬件实现。由于FPGA器件工作速度快，一般可以达到几百兆赫兹，基于FPGA的反馈神经网络可以快速求解二次规划问题，因此本文研究基于FPGA的反馈神经网络的全硬件实现具有非常重要的意义。本文的主要工作如下： 1．结合二次规划问题，对描述基于LVI的原．对偶神经网络模型的动态方程进行推导，并在此基础上给出详细的模块框图。 2．讨论了电子设计自动化技术(Electronic．Design Automation，EDA)、设计语言Verilog HDL和VHDL、FPGA器件厂商和型号的选择、系统开发环境QuartusⅡ和仿真工具ModelSim。 3．根据第二章中详细的模块框图，给出网络模型的顶层结构图，采用硬件描述语言Verilog：HDL和VHDL对各个子模块和系统顶层模块进行设计，并采用ModelSim仿真工具对各个子模块进行仿真，最后完成顶层模块的仿真。 4．给出二次规划问题实例进行实验，验证设计的正确性。
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