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检索条件"主题词=细胞体电路"

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基于SETMOS的CNN结构分析及实现: 收藏
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引用; 《电子元件与材料》2009年第7期28卷 24-26,29页; 作者：张南生何花金贵梅蔡理空军工程大学理学院陕西西安710051 山东日照职业技术学院山东日照276800; 分析了单电子晶体管(SET)和金属氧化物半导体(MOS)的混合器件——SETMOS所具有的特性,利用补偿原理设计了细胞神经网络(CNN)结构的细胞体电路、分段线性模块、A模板和B模板电路,得到了由SETMOS构成的CNN具体电路。仿真结果表明,所设计...; 分析了单电子晶体管(SET)和金属氧化物半导体(MOS)的混合器件——SETMOS所具有的特性,利用补偿原理设计了细胞神经网络(CNN)结构的细胞体电路、分段线性模块、A模板和B模板电路,得到了由SETMOS构成的CNN具体电路。仿真结果表明,所设计的硬件电路结构简单,静态功耗低,约200nW,有利于进一步提高集成电路的集成度,为相关工程领域的实际应用提供了新方法。; 来源：详细信息评论

BP神经网络的硬件实现: 收藏
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引用; 《山东理工大学学报（自然科学版）》1996年第4期13卷 34-39页; 作者：任鲁涌庞维珍山东工程学院计算机工程系天津大学; 本文提出了一种采用MOS晶体管的电流模式连续时间模拟BP（Backward Propagation）神经网络的硬件实现新方法。硬件系统适合利用VLSI技术,具有片内误差反向传播学习功能,能简化BP新算法修正权值,对所设计的电路提供了PSPICE仿真结果,结...; 本文提出了一种采用MOS晶体管的电流模式连续时间模拟BP（Backward Propagation）神经网络的硬件实现新方法。硬件系统适合利用VLSI技术,具有片内误差反向传播学习功能,能简化BP新算法修正权值,对所设计的电路提供了PSPICE仿真结果,结果表明硬件实现方法的可行性。; 来源：详细信息评论

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