一种基于FPGA的新的SVM硬件实现方法

【摘要】：提出了一种基于递归神经网络的实现最小二乘支持向量机的FPGA串行计算方法,与已有的并行计算方法相比,该方法利用了递归神经网络的并行性及最小二乘支持向量机简化的约束条件的优点,在保证计算速度的同时,明显提高了FPGA的硬件资源利用效率,能够适应大规模训练样本的情况。实验结果表明,由于该方法具有灵活的串行计算、并行传输的特点,在较少使用FPGA硬件资源的同时,计算速度不会有明显变化,可有效地用硬件实现支持向量机。

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中国期刊全文数据库

前10条

1	徐志杰;蔡晓霞;;基于DCT系数统计特性的JPEG图像隐写分析[J];信息与电子工程;2010年01期
2	闵洁;李潇;;基于最小二乘支持向量机的网络流量预测[J];科技创新导报;2010年03期
3	陈金飚;;基于LS-SVM的变采样周期系统控制[J];浙江师范大学学报(自然科学版);2010年01期
4	周欣然;滕召胜;易钊;;基于核参数分时段调节型LSSVM的在线过程辨识方法[J];系统工程与电子技术;2010年03期
5	骆嘉伟;苏涵沐;陈涛;;基于最小二乘模糊支持向量机的基因分类研究[J];计算机应用研究;2010年02期
6	李祖欣;王万良;胡文军;;资源约束网络中基于LSSVM的预测反馈调度[J];控制与决策;2010年03期
7	黄银蓉;张绍德;季民;;一种基于LS-SVM与PID复合的逆控制系统[J];机电工程;2010年02期
8	李鹏飞;张旻;;基于改进LS-SVM的来波方位估计[J];计算机工程;2010年06期
9	高云红;李一波;;基于CPSO-LSSVM的陀螺仪故障趋势预测[J];四川大学学报(工程科学版);2010年02期
10	程国建;郭瑞华;;PSO-LSSVM分类模型在岩性识别中的应用[J];西安石油大学学报(自然科学版);2010年01期

中国重要会议论文全文数据库

前10条

1	高婷;浦东兵;吕英华;苏忠民;;提高低水平量子化学方法计算吸收能的精度[A];中国化学会第27届学术年会第14分会场摘要集[C];2010年
2	鲁春燕;李炜;刘微容;;基于LS-SVM的氧化铝粉流量软测量建模[A];全国冶金自动化信息网2009年会论文集[C];2009年
3	杨广映;杨善晓;;基于表面肌电信号的情感识别研究[A];第三届中国智能计算大会论文集[C];2009年
4	王泉夫;赵小虎;王刚;;在线最小二乘支持向量机在瓦斯预测中的研究与应用[A];2009国际信息技术与应用论坛论文集(上)[C];2009年
5	郭瑞华;曹庆年;程国建;;基于粒子群优化的最小二乘支持向量机在岩性识别中的应用[A];第十一届中国青年信息与管理学者大会论文集[C];2009年
6	刘丹军;胡邦辉;袁野;张辉;;最小二乘支持向量机在能见度预报中的应用[A];第26届中国气象学会年会灾害天气事件的预警、预报及防灾减灾分会场论文集[C];2009年
7	王晓红;;基于LS-SVR的谷物成分含量NIRS软测量法[A];2009中国控制与决策会议论文集（2）[C];2009年
8	谭彩凤;邢座程;田海军;;基于OpenCV体系结构的LSSVM算法与人脸检测研究[A];中国电子学会第十六届信息论学术年会论文集[C];2009年
9	王鲜芳;郑竹林;张海燕;;基于细化图像和LSSVM的指纹分类方法[A];2009中国控制与决策会议论文集（3）[C];2009年
10	郭小萍;赵文丹;李元;;基于子时段LS-SVM的间歇过程质量预测[A];2009中国控制与决策会议论文集（3）[C];2009年

中国博士学位论文全文数据库

前10条

1	徐东坡;递归神经网络梯度学习算法的收敛性[D];大连理工大学;2009年
2	毕革新;递归神经网络的动态系统辨识及其在船舶运动控制中的应用研究[D];大连海事大学;2009年
3	于佳丽;递归神经网络的连续吸引子与模糊控制[D];电子科技大学;2009年
4	王永安;液压集成块性能评估系统关键技术研究[D];大连理工大学;2009年
5	赵开春;仿生偏振导航传感器原理样机与性能测试研究[D];大连理工大学;2009年
6	林连雷;支持向量机算法及其在雷达干扰效果评估中的应用研究[D];哈尔滨工业大学;2009年
7	刘昕;多功能传感器信号重构方法研究及其应用[D];哈尔滨工业大学;2009年
8	杨先勇;基于信号局部特征提取的机械故障诊断方法研究[D];浙江大学;2009年
9	李丽娟;最小二乘支持向量机建模及预测控制算法研究[D];浙江大学;2008年
10	张建海;标准神经网络模型鲁棒稳定性分析及其在非线性系统鲁棒控制中的应用[D];浙江大学;2008年

中国硕士学位论文全文数据库

前10条

1	伍剑锋;粮油信用评价模型及应用研究[D];电子科技大学;2009年
2	孙浩;基于支持向量机的交通安全预测模型研究[D];合肥工业大学;2009年
3	陈铭;基于LS-SVM的复杂工业过程故障诊断方法研究[D];南京理工大学;2009年
4	章瑶;小波支持向量机在发酵过程中的应用[D];江南大学;2009年
5	汤振兴;钢铁焦炉煤气产消及柜位预测方法与应用[D];大连理工大学;2009年
6	解仲坤;饱和蒸汽干度软测量方法研究[D];大连理工大学;2009年
7	侯正清;高速公路行驶车辆信息测量方法的研究[D];哈尔滨工业大学;2009年
8	朱杰;基于最小二乘支持向量机的传染病预测与研究[D];苏州大学;2009年
9	李威特;胎面生产过程关键段模型研究[D];武汉理工大学;2008年
10	李晓静;股价预测的非线性方法研究[D];广西师范大学;2008年

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