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径向基函数神经网络芯片ZISC78及其应用

时间:2007-1-20栏目:电子通信论文

  摘要:ZISC78是IBM公司和Sillicon公司联合生产的一种具有自学习功能的径向基函数神经网络芯片,文中主要介绍了ZICS78芯片的功能、原理,给出了ZISC78神经网络芯片在舰载武器系统中进行船舶运动实时预报的应用方法。
  关键词:ZISC78;径向基函数神经网络(RBFNN);实时;预报
  
  1引言
  
  神经网络是近年来得到广泛关注的一种非线性建模预报技术。它具有自组织、自学习、自适应和非线性处理、并行处理、信息分布存储、容错能力强等特性,对传统方法效果欠佳的预报领域有很强的吸引力。基于神经网络的非线性信息处理方法已应用于军事信息处理及现代武器装备系统的各个方面,并有可能成为未来集成智能化的军事电子信息处理系统的支撑技术。该技术在一些先进国家已部分形成了现实的战斗力。
  
  船舶在波浪中航行,会受到风、浪和流的影响,因而将不可避免地发生摇荡运动。严重的摇荡会使船员工作效率下降、物品损坏、军舰的战斗力下降。如果能够预知未来一段时间船舶的运动情况,不仅有利于尽早采用先进控制算法控制舰载武器平台隔离船舶运动的影响,使其始终稳定瞄准目标,而且还可获得未来一个海浪周期内的船舶运动情况,以研究船载武器上层的控制策略,从而提高火力密度,因此,有必要研究在海浪中具有一定精度的海浪中船舶运动的短期预报。此外,如能有效准确地预报船舶的横摇运动,对于提高船舶的耐波性和适航性也有重要意义。
  
  国内外学者也将神经网络用于船舶运动预报研究,但往往没有考虑实时性等实现问题,因而不能实用化。神经网络实现技术是神经网络研究的一个重要方面。神经网络实现可分为全硬件实现和软件实现两种。目前神经网络的实现还主要以软件模拟为主,由于现行的冯诺曼计算机体系结构不能实现并行计算,因而神经网络软件的实时应用还受到一定限制。
  
  目前,一些著名集成电路制造公司如Intel、Mo-torola、松下、日立、富士通等均已推出自己的模拟或数字神经网络芯片,这些芯片无论在网络规模还是运行速度上都已接近实用化的程度,因而给神经网络应用的发展以极大的推动。由于舰载武器系统,需选用具有在片学习功能的神经网络芯片,即将网络训练所需的反馈电路及权值存储、计算和修正电路都集成在了一个芯片,因而可实现全硬件的、具有自学习能力的神经网络系统,也可以说,这是一种具有自适应能力的神经网络。
  
  2ZISC78的功能及工作原理
  
  ZISC78是由IBM公司和Sillicon联合研制的一种低成本、在线学习、33MHz主频、CMOS型100脚LQFP封装的VLSI芯片,图1所示是ZISC78的引脚排列图。ZISC78的特点如下:
  
  ●内含78个神经元;
  
  ●采用并行结构,运行速度与神经元数量无关;
  
  ●支持RBF/KNN算法;
  
  ●内部可分为若干独立子网络;
  
  ●采用菊花链连接,扩展不受限制;
  
  ●具有64字节宽度向量;
  
  ●L1或LSUP范数

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