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针对现有神经网络大多是在软件的基础上进行仿真,训练时间长,不利于工程实际应用的问题,提出了GA-T-S云推理网络板形模式识别的DSP实现方法。首先以设计的板形模式识别GA-T-S云推理网络模型为基础,利用TI TMS320F2812完成T-S云推理网络的DSP设计;然后利用MATLAB遗传算法工具箱离线优化T-S云推理网络参数,将优化后的网络参数存入DSP中,进而分别在MATLAB与DSP上运行该网络;最后将运行结果分别进行显示与对比分析。实验结果证实了基于GA-T-S云推理网络的板形模式识别模型有较高的