%0 Journal Article
%T Circuit Design of a Reconfigurable ANN with GA Training<br>采用遗传算法的一种可重构ANN的电路设计
%A LU Chun
%A SHI Bing-xue
%A <br>卢纯
%A 石秉学
%J 半导体学报
%D 2001
%I 
%X 提出了一种新型的 sigm oid函数发生器 .它不仅简单、快速 ,与理想 sigm oid函数的拟合程度好 ,而且可实现阈值和增益因子的编程 ,因而有很大的应用范围和良好的应用前景 .设计了神经元以及 Gilbert乘法器、数字存储器、 D/ A转换器等神经网络的基本单元 .说明了遗传算法 (GA)作为人工神经网络 (ANN)学习算法的有利因素 .利用上述电路 ,采用 GA,设计了可重构 ANN.对各单元电路和整个 ANN都用标准 1.2 μm CMOS工艺的第 47级模型进行了 HSPICE模拟 .结果表明它们的功能正确、性能优良 .
%K Artificial Neural Network (ANN)
%K analog integrated circuits
%K reconfigurable
%K programmable<br>人工神经网络(ANN)
%K 模拟集成电路
%K 可重构
%K 可编程
%U http://www.alljournals.cn/get_abstract_url.aspx?pcid=5B3AB970F71A803DEACDC0559115BFCF0A068CD97DD29835&cid=1319827C0C74AAE8D654BEA21B7F54D3&jid=025C8057C4D37C4BA0041DC7DE7C758F&aid=00D696AAD77FBB1D&yid=14E7EF987E4155E6&vid=BC12EA701C895178&iid=94C357A881DFC066&sid=66D0A4667FE1A38D&eid=B10D796AE1B3FEBD&journal_id=1674-4926&journal_name=半导体学报&referenced_num=3&reference_num=9