【摘要】：傳統(tǒng)的計(jì)算機(jī)體系結(jié)構(gòu)是靜態(tài)的,工程師在進(jìn)行處理器芯片設(shè)計(jì)時(shí),芯片能夠執(zhí)行的功能通常是固定且不可更改的,導(dǎo)致現(xiàn)有的計(jì)算機(jī)硬件系統(tǒng)缺乏一定的靈活性與可控性。可重構(gòu)技術(shù)使得未來(lái)的計(jì)算機(jī)體系可以根據(jù)消費(fèi)者的不同需求動(dòng)態(tài)地改變內(nèi)部器件的結(jié)構(gòu)和功能,這是一種新型的動(dòng)態(tài)的計(jì)算機(jī)架構(gòu)體系。可重構(gòu)計(jì)算與可重構(gòu)硬件設(shè)計(jì)的相關(guān)研究是構(gòu)建這種新型計(jì)算體系的關(guān)鍵技術(shù)之一。本文以建立一個(gè)基于細(xì)胞神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的可重構(gòu)動(dòng)態(tài)邏輯計(jì)算模型及其電路實(shí)現(xiàn)的體系為主要目標(biāo),分別重點(diǎn)研究了非耦合標(biāo)準(zhǔn)CNN、非耦合異構(gòu)CNN以及耦合標(biāo)準(zhǔn)CNN三類CNN模型,探討了這三類模型構(gòu)建可重構(gòu)動(dòng)態(tài)邏輯電路的設(shè)計(jì)思路與實(shí)現(xiàn)方案。在考慮工程應(yīng)用的前提下,提出了設(shè)計(jì)細(xì)胞模板參數(shù)的一般性準(zhǔn)則,并運(yùn)用差分進(jìn)化算法對(duì)參數(shù)進(jìn)行優(yōu)化求解。為解決CNN實(shí)現(xiàn)多輸入量線性不可分布爾函數(shù)(Non-LSBF)的問(wèn)題,提出了一種改進(jìn)型CFC線性不可分布爾函數(shù)分解算法,并通過(guò)構(gòu)建一種非耦合異構(gòu)CNN模型,以更少的硬件資源實(shí)現(xiàn)(Non-LSBF)。本文對(duì)利用具有復(fù)雜動(dòng)力學(xué)特性的耦合標(biāo)準(zhǔn)CNN實(shí)現(xiàn)具有可重構(gòu)功能的多輸入多輸出邏輯功能電路也做了較深入探索,拓寬并發(fā)展了動(dòng)態(tài)邏輯電路的設(shè)計(jì)理論。論文主要研究?jī)?nèi)容及貢獻(xiàn)包含以下幾個(gè)方面:(1)研究非耦合標(biāo)準(zhǔn)CNN動(dòng)力學(xué)特性,分析非耦合標(biāo)準(zhǔn)CNN收斂于穩(wěn)定二值狀態(tài)時(shí)參數(shù)約束條件,提出更為簡(jiǎn)潔且適于實(shí)際電路實(shí)現(xiàn)的CNN模板參數(shù)設(shè)計(jì)原則,成功構(gòu)建了14種基本兩輸入單輸出動(dòng)態(tài)邏輯門。設(shè)計(jì)并驗(yàn)證了基于運(yùn)算放大器的單細(xì)胞電路。同混沌系統(tǒng)相比,基于CNN系統(tǒng)構(gòu)成的可重構(gòu)計(jì)算單元更易于VLSI實(shí)現(xiàn),并具有對(duì)初始值依賴度低等優(yōu)點(diǎn)。(2)分析并擴(kuò)充了實(shí)現(xiàn)較大規(guī)模可重構(gòu)組合邏輯、時(shí)序邏輯電路模塊的思路與方法。通過(guò)改進(jìn)經(jīng)典CFC分解算法,降低了電路的硬件資源開(kāi)銷。在可重構(gòu)時(shí)序邏輯電路方面,設(shè)計(jì)了一種基于非耦合標(biāo)準(zhǔn)CNN的可重構(gòu)D觸發(fā)器,通過(guò)調(diào)整細(xì)胞模板參數(shù)值,可動(dòng)態(tài)實(shí)現(xiàn)時(shí)鐘邊沿可控的單邊沿D觸發(fā)器以及雙邊沿D觸發(fā)器。(3)提出構(gòu)建非耦合異構(gòu)CNN來(lái)實(shí)現(xiàn)多輸入量Non-LSBF。依據(jù)一定優(yōu)化準(zhǔn)則,對(duì)表示多輸入量Non-LSBF的高維空間數(shù)據(jù)樣本進(jìn)行降維投影處理,從而建立起相應(yīng)的判別式方程表達(dá)式,并構(gòu)造出兩類非耦合異構(gòu)CNN模型結(jié)構(gòu)。采用非耦合異構(gòu)CNN模型實(shí)現(xiàn)Non-LSBF可較大地簡(jiǎn)化系統(tǒng)結(jié)構(gòu),減少實(shí)際電路硬件資源的占用。(4)由于耦合的CNN系統(tǒng)具有更豐富的非線性特性,本文設(shè)計(jì)了一個(gè)具有外部輸入的三元耦合標(biāo)準(zhǔn)CNN模型來(lái)構(gòu)造多輸入多輸出可重構(gòu)電路。首先分析了這個(gè)三元耦合標(biāo)準(zhǔn)CNN模型的穩(wěn)定性,然后以此模型為基礎(chǔ)實(shí)現(xiàn)了一個(gè)3-bit的具有可重構(gòu)功能的聯(lián)想記憶電路,并深入探討了該模型的系統(tǒng)狀態(tài)變量x_i的初始值對(duì)實(shí)現(xiàn)聯(lián)想記憶功能的影響。(5)通過(guò)分析CNN系統(tǒng)收斂于二值穩(wěn)定狀態(tài)的基本約束條件,在考慮工程應(yīng)用的前提下,針對(duì)不同類型的CNN模型,提出了一個(gè)適用于工程實(shí)現(xiàn)的細(xì)胞模板參數(shù)設(shè)計(jì)準(zhǔn)則,將細(xì)胞模板參數(shù)求解與優(yōu)化問(wèn)題轉(zhuǎn)化為一個(gè)非線性規(guī)劃問(wèn)題進(jìn)行求解,采用差分進(jìn)化算法對(duì)該優(yōu)化問(wèn)題進(jìn)行求解。最后選取幾組模板參數(shù)帶入到電路中進(jìn)行驗(yàn)證并對(duì)仿真結(jié)果進(jìn)行分析。
【圖文】：

構(gòu)計(jì)算 RC（Reconfigurable Computing）概念正是為了尋找一種具有新體系而提出的。不同于上述兩種計(jì)算方式，，可重構(gòu)計(jì)算希望構(gòu)建的新計(jì)路視為一成不變的結(jié)構(gòu)和功能，通過(guò)配置結(jié)構(gòu)靈活多變的硬件電路，以。從而達(dá)到比 GPP 實(shí)現(xiàn)更高的性能，同時(shí)又具備 ASIC 的高速性[1]。構(gòu)計(jì)算的概念是由加利福尼亞大學(xué)的 Geraid Estrin 于 1926 提出的，是與高性能硬件相結(jié)合的計(jì)算機(jī)體系結(jié)構(gòu)，允許系統(tǒng)設(shè)計(jì)完成以后，可以進(jìn)行重新配置，通過(guò)使用非常靈活的高速硬件計(jì)算結(jié)構(gòu)對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行處理通�？煞譃殪o態(tài)系統(tǒng)重構(gòu)和動(dòng)態(tài)系統(tǒng)重構(gòu)。系統(tǒng)重構(gòu)是指配置過(guò)程中系統(tǒng)必須停止運(yùn)行，待配置完成后，系統(tǒng)才能圖 1.1 靜態(tài)系統(tǒng)重構(gòu)系統(tǒng)重構(gòu)是指在系統(tǒng)運(yùn)行過(guò)程中, 對(duì)可重構(gòu)期間進(jìn)行重新配置，不同于一種可適應(yīng)各種算法的實(shí)時(shí)地、動(dòng)態(tài)地配置方法，耗時(shí)短，運(yùn)行效率高

物學(xué)家梅在《自然》發(fā)表的論文中[24]，通過(guò)對(duì)季節(jié)性著名的蟲(chóng)口方程Logistic模型。首次揭示了通過(guò)被周通過(guò)對(duì)Logistic模型的深入研究，發(fā)現(xiàn)了倍周期分叉算后得出，這種周期倍增分岔發(fā)生時(shí)的參數(shù)之間的，計(jì)算出收斂常數(shù) δ = 4.6692和標(biāo)度常數(shù) α = 2.50進(jìn)一步揭示了該常數(shù)適用于廣泛的數(shù)學(xué)函數(shù)領(lǐng)域，推進(jìn)到了定量計(jì)算的階段，是混沌研究的一個(gè)重要rot 基于分形理論用計(jì)算機(jī)繪出了第一張 Mande復(fù)平面上的點(diǎn)集。有人認(rèn)為 Mandelbrot 集合是“人類形”，曾被稱為“上帝的指紋”。1983年，蔡少堂提出構(gòu)簡(jiǎn)單，可以產(chǎn)生例如雙漩渦混沌吸引子、多渦卷混制作容易程度使它成為了一個(gè)無(wú)處不在的現(xiàn)實(shí)世界的研究混沌基礎(chǔ)理論和應(yīng)用問(wèn)題的實(shí)用系統(tǒng)。
【學(xué)位授予單位】：南京航空航天大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：博士
【學(xué)位授予年份】：2018
【分類號(hào)】：TP183;TN791

【參考文獻(xiàn)】

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2 韋一;沈繼忠;;基于多閾值神經(jīng)元的D型觸發(fā)器設(shè)計(jì)[J];浙江大學(xué)學(xué)報(bào)(理學(xué)版);2010年06期

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本文編號(hào)：2695858