求解二次规划问题的基于LVI的原一对偶神经网络FPGA设计和实现

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在实际应用中,很多问题可以归结为二次规划问题的求解。反馈神经网络是实时求解二次规划问题的一条非常有效的途径。反馈神经网络的实现包括软件实现和全硬件实现。由于FPGA器件工作速度快,一般可以达到几百兆赫兹,基于FPGA的反馈神经网络可以快速求解二次规划问题,因此本文研究基于FPGA的反馈神经网络的全硬件实现具有非常重要的意义。本文的主要工作如下: 1.结合二次规划问题,对描述基于LVI的原.对偶神经网络模型的动态方程进行推导,并在此基础上给出详细的模块框图。 2.讨论了电子设计自动化技术(Electronic.Design Automation,EDA)、设计语言Verilog HDL和VHDL、FPGA器件厂商和型号的选择、系统开发环境QuartusⅡ和仿真工具ModelSim。 3.根据第二章中详细的模块框图,给出网络模型的顶层结构图,采用硬件描述语言Verilog:HDL和VHDL对各个子模块和系统顶层模块进行设计,并采用ModelSim仿真工具对各个子模块进行仿真,最后完成顶层模块的仿真。 4.给出二次规划问题实例进行实验,验证设计的正确性。
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