-
公开(公告)号：CN110427960B
公开(公告)日：2023-04-25
申请号：CN201910528797.5
申请日：2019-06-18
Applicant: 南京大学
IPC: G06F18/2411
Abstract: 本发明涉及可重构多分类支持向量机系统，该系统包括：主控制模块，存储控制模块，核函数运算模块，类别运算模块和结果比较模块。所述主控制模块为整个决策过程提供控制信息和重构信息；所述的存储控制模块控制数据的存储；所述的核函数运算模块计算测试数据和支持向量之间的核函数；所述的类别运算模块计算决策值和分类类别；所述的结果比较模块比较不同模型计算得到的决策值，得到测试数据的最终分类结果。与传统方法相比，本发明充分利用硬件的并行性，加快了支持向量机分类的运算速度，核函数运算模块和类别运算模块共享计算资源，支持硬件可重构，对于不同特征数的样本具有很好的灵活性。
-
Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN111061675A
公开(公告)日：2020-04-24
申请号：CN201911045111.3
申请日：2019-10-30
Applicant: 南京大学
Abstract: 本发明涉及一种系统传递函数辨识算法的硬件实现方法及运行该方法的计算机设备与可读存储介质，该实现架构包括：总控制模块，可重构控制模块，计算阵列模块，存储资源模块；所述的总控制模块可控制整个计算流程，包括子算法执行顺序、参数配置等；所述的可重构控制模块包括所有子算法控制模块，可用于控制不同阶段下的数据传输、重构模式等；所述的计算阵列模块由一系列运算单元组成，包括乘法器、加法器、除法器；所述的存储资源模块包含一系列存储单元。与传统的方法相比，本发明充分利用硬件的并行性以及资源的重用，可加快系统传递函数辨识算法的迭代速度。
-
公开(公告)号：CN110851780A
公开(公告)日：2020-02-28
申请号：CN201910996381.6
申请日：2019-10-18
Applicant: 南京大学
IPC: G06F17/16
Abstract: 本发明公开了Levy频率特性拟合算法中复杂系数矩阵计算的FPGA实现装置及方法，包括初始化步骤和系数矩阵元素逐项更新计算步骤，对输入向量进行读取和初始化计算，同时实现公有计算因子的计算与存储，随后根据初始化计算后得到的公有计算因子，按照矩阵索引递增的顺序，逐步计算完成矩阵各项元素生成，所述每一步计算得到的频率值数据的多次方均与公有计算因子相点乘，逐步获得各项元素，充分利用FPGA资源的并行性以及充分提取计算过程中的公用计算因子，从而有效减少计算量，大大加快了Levy频率特性拟合算法的运算速度，实时性更高，使用范围更加广泛。
-
公开(公告)号：CN111061150B
公开(公告)日：2020-11-27
申请号：CN201911014333.9
申请日：2019-10-23
Applicant: 南京大学
IPC: G05B13/04
Abstract: 本发明涉及一种拉普拉斯频率响应的硬件实现方法，包括：主控制模块，源数据地址生产模块，结果地址生成模块，计算阵列模块，存储资源模块。所述的主控制模块一方面控制存储单元和运算单元的信号，另一方面实现存储单元和控制单元之间的数据交换；所述的源数据地址生成模块完成读取地址的生成；所述的结果地址生成模块完成写入地址的生成；所述的计算阵列模块由一系列运算单元组成，包括乘法器和加法器；所述的存储资源模块包含一系列存储单元。与传统的方法相比，本发明充分利用硬件的并行性以及数据的重用，加快了求拉普拉斯频率响应的运算速度。
-
公开(公告)号：CN111061150A
公开(公告)日：2020-04-24
申请号：CN201911014333.9
申请日：2019-10-23
Applicant: 南京大学
IPC: G05B13/04
Abstract: 本发明涉及一种拉普拉斯频率响应的硬件实现方法及系统。包括：主控制模块，源数据地址生产模块，结果地址生成模块，计算阵列模块，存储资源模块。所述的主控制模块一方面控制存储单元和运算单元的信号，另一方面实现存储单元和控制单元之间的数据交换；所述的源数据地址生成模块完成读取地址的生成；所述的结果地址生成模块完成写入地址的生成；所述的计算阵列模块由一系列运算单元组成，包括乘法器和加法器；所述的存储资源模块包含一系列存储单元。与传统的方法相比，本发明充分利用硬件的并行性以及数据的重用，加快了求拉普拉斯频率响应的运算速度。
-
公开(公告)号：CN110427960A
公开(公告)日：2019-11-08
申请号：CN201910528797.5
申请日：2019-06-18
Applicant: 南京大学
IPC: G06K9/62
Abstract: 本发明涉及可重构多分类支持向量机系统，该系统包括：主控制模块，存储控制模块，核函数运算模块，类别运算模块和结果比较模块。所述主控制模块为整个决策过程提供控制信息和重构信息；所述的存储控制模块控制数据的存储；所述的核函数运算模块计算测试数据和支持向量之间的核函数；所述的类别运算模块计算决策值和分类类别；所述的结果比较模块比较不同模型计算得到的决策值，得到测试数据的最终分类结果。与传统方法相比，本发明充分利用硬件的并行性，加快了支持向量机分类的运算速度，核函数运算模块和类别运算模块共享计算资源，支持硬件可重构，对于不同特征数的样本具有很好的灵活性。
-
-
-
-
-
Search Results
6
records
(took 0.017 seconds)
