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公开(公告)号：CN114330681A
公开(公告)日：2022-04-12
申请号：CN202111443379.X
申请日：2021-11-30
Applicant: 安徽大学
Abstract: 本发明公开了一种实现步态预测的ST‑GRU忆阻神经网络电路及训练方法，该电路包括在用于处理时间序列的GRU单元电路对时间序列中一个时刻的时间特征脉冲电压信号进行处理后，获取用于处理时间序列的GRU单元电路的输出结果作为空间特征脉冲电压信号，并将该空间特征脉冲电压信号输入到用于处理空间序列的GRU单元电路用于对该时刻对应的空间序列的特征脉冲电压信号进行处理；用于处理空间序列的GRU单元电路的输出结果输入到全连接层电路。本发明解决了现有GRU硬件电路无法在多层动态时序预测对目标进行训练的问题，实现了多个维度的序列预测并将其用于时序的步长预测问题，具有较高的准确率和较好的计算效率，无需耗费大量的软件算力资源。
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