【摘 要】
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提出一种基于FPGA的基底核神经网络的实现方法。采用分段线性逼近法对原始的Izhikevich神经元数学模型进行处理，根据突触耦合原理运用DSPBuilder和Simulink搭建基底核神经网络
【机 构】
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天津职业技术师范大学天津市信息传感与智能控制重点实验室
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(61374182);天津市高等学校大学生创新创业训练计划项目(201510066035)
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提出一种基于FPGA的基底核神经网络的实现方法。采用分段线性逼近法对原始的Izhikevich神经元数学模型进行处理，根据突触耦合原理运用DSPBuilder和Simulink搭建基底核神经网络模型并进行软件仿真，运用QuarstusⅡ将搭建的基底核神经元网络模型下载到FPGA神经元仿真平台中并对其生物动力学放电特性进行分析。结果表明：采用分段线性逼近法完全能够实现Izhikevich神经元模型的放电特性，并且相对于原始方法节约了大量的逻辑资源；采用FPGA神经元仿真平台能够再现基底核神经网络的生物动力学
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