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公开(公告)号：CN105976024B
公开(公告)日：2018-12-25
申请号：CN201610556919.8
申请日：2016-07-15
Applicant: 福州大学
IPC: G06N3/063
Abstract: 本发明提出了一种基于RBF的模式分类器及其工作方法，通过并联适当数量的模式分类器，给定适当的外界偏置电压，可实现模式分类的功能。本发明可集成为专用的神经网络芯片，具有体积小、方便携带、可嵌入等优点，可以实现高度的并行计算，克服了软件实现模式分类器的体积大、不易携带、不易嵌入、运算速度慢的缺陷。本发明还可以通过适当增加RBF神经元电路模块的数目或通过将本发明进行并联的方式，来扩展电路的功能，使其解决更复杂的模式分类问题。本发明凭借其可嵌入性、便携性、高速性、可扩展等优点，有望在模式分类等人工智能领域得到广泛的应用。
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公开(公告)号：CN106067064B
公开(公告)日：2018-09-18
申请号：CN201610385145.7
申请日：2016-06-03
Applicant: 福州大学
IPC: G06N3/063
Abstract: 本发明涉及一种基于RBF的函数逼近器系统。利用开平方根电路、类高斯函数产生电路以及Gilbert乘法器等基本电路单元，设计了一个基于RBF的函数逼近器系统；通过给定适当的外界偏置电压，可实现函数逼近的功能。本发明可集成为专用的神经网络芯片，具有体积小、便携带、可嵌入等优点，可以实现高度的并行计算，克服了软件实现函数逼近器的体积大、不易携带、不易嵌入、运算速度慢的缺陷；此外，本发明扩展性能好，可用于解决更复杂函数的逼近问题；本发明凭借其可嵌入性、便携性、高速性、可扩展的优点，有望在函数逼近等人工智能领域得到广泛的应用。
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公开(公告)号：CN105976024A
公开(公告)日：2016-09-28
申请号：CN201610556919.8
申请日：2016-07-15
Applicant: 福州大学
IPC: G06N3/063
CPC classification number: G06N3/0635
Abstract: 本发明提出了一种基于RBF的模式分类器及其工作方法，通过并联适当数量的模式分类器，给定适当的外界偏置电压，可实现模式分类的功能。本发明可集成为专用的神经网络芯片，具有体积小、方便携带、可嵌入等优点，可以实现高度的并行计算，克服了软件实现模式分类器的体积大、不易携带、不易嵌入、运算速度慢的缺陷。本发明还可以通过适当增加RBF神经元电路模块的数目或通过将本发明进行并联的方式，来扩展电路的功能，使其解决更复杂的模式分类问题。本发明凭借其可嵌入性、便携性、高速性、可扩展等优点，有望在模式分类等人工智能领域得到广泛的应用。
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公开(公告)号：CN106067063B
公开(公告)日：2018-12-25
申请号：CN201610390709.6
申请日：2016-06-03
Applicant: 福州大学
IPC: G06N3/06
Abstract: 本发明提供一种RBF神经元电路及其工作方法，该电路包括第一Gilbert乘法器、第二Gilbert乘法器、开平方根电路、电阻及类高斯函数产生电路；第一Gilbert乘法器、第二Gilbert乘法器的电流输出端分别连接开平方根电路的输入端；开平方根电路的输出端分别连接电阻的一端及类高斯函数产生电路的电流输入端；电阻的另一端接地。通过给定适当的外界偏置电压，可产生一个中心可变、形状可变的二维类高斯函数。本发明可集成为专用的神经网络芯片，具有体积小、便携带、可嵌入等优点，可以实现高度的并行计算，克服了软件实现RBF神经元电路模块的体积大、不易携带、不易嵌入、运算速度慢的缺陷。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN106067064A
公开(公告)日：2016-11-02
申请号：CN201610385145.7
申请日：2016-06-03
Applicant: 福州大学
IPC: G06N3/063
CPC classification number: G06N3/063
Abstract: 本发明涉及一种基于RBF的函数逼近器系统。利用开平方根电路、类高斯函数产生电路以及Gilbert乘法器等基本电路单元，设计了一个基于RBF的函数逼近器系统；通过给定适当的外界偏置电压，可实现函数逼近的功能。本发明可集成为专用的神经网络芯片，具有体积小、便携带、可嵌入等优点，可以实现高度的并行计算，克服了软件实现函数逼近器的体积大、不易携带、不易嵌入、运算速度慢的缺陷；此外，本发明扩展性能好，可用于解决更复杂函数的逼近问题；本发明凭借其可嵌入性、便携性、高速性、可扩展的优点，有望在函数逼近等人工智能领域得到广泛的应用。
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公开(公告)号：CN106067063A
公开(公告)日：2016-11-02
申请号：CN201610390709.6
申请日：2016-06-03
Applicant: 福州大学
IPC: G06N3/06
CPC classification number: G06N3/0635
Abstract: 本发明提供一种RBF神经元电路及其工作方法，该电路包括第一Gilbert乘法器、第二Gilbert乘法器、开平方根电路、电阻及类高斯函数产生电路；第一Gilbert乘法器、第二Gilbert乘法器的电流输出端分别连接开平方根电路的输入端；开平方根电路的输出端分别连接电阻的一端及类高斯函数产生电路的电流输入端；电阻的另一端接地。通过给定适当的外界偏置电压，可产生一个中心可变、形状可变的二维类高斯函数。本发明可集成为专用的神经网络芯片，具有体积小、便携带、可嵌入等优点，可以实现高度的并行计算，克服了软件实现RBF神经元电路模块的体积大、不易携带、不易嵌入、运算速度慢的缺陷。
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公开(公告)号：CN206480025U
公开(公告)日：2017-09-08
申请号：CN201620745796.8
申请日：2016-07-15
Applicant: 福州大学
IPC: G06N3/063
Abstract: 本实用新型提供一种基于RBF的模式分类器，其包括第一至第四RBF神经元电路模块、第一至第四电阻及第一至第五Gilbert 乘法器；所述第一至第五Gilbert乘法器的电流输出端依次连接作为分类器的输出端Iout；第一RBF神经元电路的输出分别接第一电阻一端及第一Gilbert乘法器的第一输入；第一电阻另一端分别接地及第一Gilbert乘法器第二输入；第二RBF神经元电路的输出分别接第二电阻一端及第二Gilbert乘法器的第一输入；第二电阻另一端分别接地及第二Gilbert乘法器第二输入；第三RBF神经元电路的输出分别接第三电阻一端及第四Gilbert 乘法器第一输入；第三电阻另一端分别接地及第四Gilbert乘法器第二输入；第四RBF神经元电路的输出分别接第四电阻一端及第五Gilbert 乘法器；第四电阻另一端分别接地及第五Gilbert乘法器第二输入。该分类器凭具有可嵌入性、便携性、高速性、可扩展等优点。
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公开(公告)号：CN205788258U
公开(公告)日：2016-12-07
申请号：CN201620528555.8
申请日：2016-06-03
Applicant: 福州大学
IPC: G06N3/063
Abstract: 本实用新型涉及一种基于RBF的函数逼近器。利用开平方根电路、类高斯函数产生电路以及Gilbert乘法器等基本电路单元，设计了一个基于RBF的函数逼近器；通过给定适当的外界偏置电压，可实现函数逼近的功能。本实用新型可集成为专用的神经网络芯片，具有体积小、便携带、可嵌入等优点，可以实现高度的并行计算，克服了软件实现函数逼近器的体积大、不易携带、不易嵌入、运算速度慢的缺陷；此外，本实用新型扩展性能好，可用于解决更复杂函数的逼近问题；本实用新型凭借其可嵌入性、便携性、高速性、可扩展的优点，有望在函数逼近等人工智能领域得到广泛的应用。
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公开(公告)号：CN206003142U
公开(公告)日：2017-03-08
申请号：CN201620536189.0
申请日：2016-06-03
Applicant: 福州大学
IPC: G06N3/06
Abstract: 本实用新型提供一种RBF神经元电路，该电路包括第一Gilbert乘法器、第二Gilbert乘法器、开平方根电路、电阻及类高斯函数产生电路；第一Gilbert乘法器、第二Gilbert乘法器的电流输出端分别连接开平方根电路的输入端；开平方根电路的输出端分别连接电阻的一端及类高斯函数产生电路的电流输入端；电阻的另一端接地。通过给定适当的外界偏置电压，可产生一个中心可变、形状可变的二维类高斯函数。本实用新型可集成为专用的神经网络芯片，具有体积小、便携带、可嵌入等优点，可以实现高度的并行计算，克服了软件实现RBF神经元电路模块的体积大、不易携带、不易嵌入、运算速度慢的缺陷。
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