[发明专利]基于RBF的函数逼近器系统

摘要

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。

主权项

1.一种基于RBF的函数逼近器系统，其特征在于：包括第一RBF神经元电路模块、第二RBF神经元电路模块以及第一至第三Gilbert乘法器；所述第一RBF神经元电路模块包括依次连接的第四Gilbert乘法器、第一开平方根电路和第一类高斯电路，所述第一开平方根电路与第一类高斯电路的连接处经第一电阻连接至GND，所述第二RBF神经元电路模块包括依次连接的第五Gilbert乘法器、第二开平方根电路和第二类高斯电路，所述第二开平方根电路与第二类高斯电路的连接处经第二电阻连接至GND，所述第一Gilbert乘法器的第一输入端与第一类高斯电路的输出端、第三电阻的一端连接，所述第一Gilbert乘法器的第二输入端与第三电阻的另一端连接至GND，所述第三Gilbert乘法器的第一输入端与第二类高斯电路的输出端、第四电阻的一端连接，所述第三Gilbert乘法器的第二输入端与第四电阻的另一端连接至GND；所述第四Gilbert乘法器的第一输入端、第四Gilbert乘法器的第一控制端、第五Gilbert乘法器的第一输入端、第五Gilbert乘法器的第一控制端相连接作为所述函数逼近器的输入端，所述第四Gilbert乘法器的第二输入端及第四Gilbert乘法器的第二控制端相连接作为所述函数逼近器的第一控制端、第五Gilbert乘法器的第二输入端及第五Gilbert乘法器的第二控制端相连接作为所述函数逼近器的第二控制端、第一类高斯电路的第一控制端及第二类高斯电路的第一控制端相连接作为所述函数逼近器的第三控制端、第一类高斯电路的第二控制端及第二类高斯电路的第二控制端相连接作为所述函数逼近器的第四控制端、第一Gilbert乘法器的第一控制端作为所述函数逼近器的第五控制端、第一Gilbert乘法器的第二控制端作为所述函数逼近器的第六控制端、第二Gilbert乘法器的第一控制端作为所述函数逼近器的第七控制端、第二Gilbert乘法器的第二控制端作为所述函数逼近器的第八控制端、第三Gilbert乘法器的第一控制端作为所述函数逼近器的第九控制端、第三Gilbert乘法器的第二控制端作为所述函数逼近器的第十控制端、第二Gilbert乘法器的第一输入端作为所述函数逼近器的第十一控制端，所述第二Gilbert乘法器的第二输入端连接至GND，所述第一Gilbert乘法器的输出端、第二Gilbert乘法器的输出端及第三Gilbert乘法器的输出端相连接作为所述函数逼近器的输出端；所述函数逼近器的的输入端用于输入数据，完成RBF神经网络中输入层的功能；所述第一RBF神经元电路模块实现I＇out＝Cexp(‑(Vx‑Vx0)2/D)的计算形式，完成RBF神经网络中隐含层的功能，其中，C和D均为大于零的常数，Vx和Vx0分别为所述函数逼近器的输入端输入信号和函数逼近器的第一控制端输入信号，所述第二RBF神经元电路模块实现功能与第一RBF神经元电路模块相同；所述第一至第三Gilbert乘法器用于对隐含层输出进行加权求和运算，即Iout＝k1y1+k2y2+k3，其中，k1、k2、k3均为常数，y1和y2分别为第一RBF神经元电路模块的输出和第二RBF神经元电路模块的输出，最终由所述函数逼近器的输出端输出函数逼近值，完成RBF神经网络中输出层的功能。