【摘 要】
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神经网络是人工智能应用研究的重要领域，具有较强的容错性，出色的自适应能力和非线性映射能力。时延神经网络（TDNN）因为时间延迟单元的加入，使网络增加了记忆功能，更加适合处理序列
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神经网络是人工智能应用研究的重要领域，具有较强的容错性，出色的自适应能力和非线性映射能力。时延神经网络（TDNN）因为时间延迟单元的加入，使网络增加了记忆功能，更加适合处理序列信息，具有较大的应用价值。但延时单元的加入导致算法分类过程中运算量过大，针对上述问题，提出了一种适合于硬件实现的快速算法。采用序贯处理流程，通过适当的结构分解并存储中间变量，从而最大限度的减少了实现过程中的重复计算，有效地降低了运算量。仿真结果表明，在一定的维数范围内，与批处理实现方法相比，所提出的快速算法在运算量和存储量上都具有一
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