基于神经网络ZISC的模式识别系统

办法是：在确定隐层和输入层之间的权值之后，把训练样本矢量和其理想输出代入RBF网络，从而推出各个输出层神经元和隐层之间的权值。

    可以看出，需要分类的模式类别数的增加总可以通过不断增加三层RBF网络隐层神经元数来实现，含义十分直观。由于其学习过程为两步，且每一步的学习算法都十分有效，所以它的学习速度很快。RBF网络主要适用于解决已知的大规模分类问题，比如图像目标跟踪、面部和双眼的生物图像识别等。

对RBF网络的硬件实现技术，目前存在着不同的观点。但就有大规模分类和实时要求的模式识别问题而言，数字电路技术是最合适的选择，原因有以下几点：

①RBF网络用于手写字符识别、生物图像识别、自然语言理解这样的领域时，需要分类的模式类别数往往成千上万，所以要求隐层神经元数极大，单片神经芯片很难完成。使用数字神经芯片，网络的扩展十分容易，一般不需要外围逻辑器件而只要电阻就可以完成；而用数字神经芯片由于精度高，理论上可以无限并行扩展，且性能不下降。

②一个实用的模式识别系统，分类的模式往往会随着样本与环境的变化而变化，这就需要不断调整权值。数字神经芯片的权值存在数字存储器中，存储和恢复都很方便。这样用于模式识别系统的RBF网络的权值易变性得到

了保证。

③模式识别系统对特征矢量提取对象的预处理是比较困难的工作。预处理效果不好时，RBF网络的输入往往含有噪声。数字神经芯片在抗干扰性方面与其它V LSI技术相比，显然具有无可比拟的优势。

④模式识别的要求包括模糊匹配和精确匹配两种。当用RBF网络实现精确匹配时，模拟技术完成不了这个要求，此时，数字神经芯片是避免错误输出的唯 一选择。

3 ZISC技术及其在模式识别中的应用

虽然人们已经在神经网络的硬件实现上做了大量的工作，并实现了许多不同的网络结构和算法；但是RBF网络的硬件实现工作却了了无几。这说明幅度当前的IC技术实现RBF网络的功能对设计水平的要求是比较高的，因此，本文介绍的这种商业芯片ZISC就成为了模式识别系统的一种有价值的神经网络硬件平台。

无指令计算机ZISC是世界著名的IBM实验室的一项创新性科研成果[7]，它采用数字电路技术实现了RBF神经网络及KNN学习算法的集成电路芯片。作为ZISC芯片的合作发明人与授权生产商，美国Silicon Rcognition公司专业从事ZISC技术推广，其生产的ZISC036是一颗含有36个隐层神经元，专门用于各种模式识别矢量分类的集成电路。以下列出了它的一些主要特点与功能：

*使用RBF网络模型，无须编程而只须给它训练样本，即能实现学习和自适应识别；

*全并行运算，模式分类速度与隐层神经元存储的矢量数量完全无关；

*无须外围逻辑电路即可实现多片ZISC036级连，模式分类数量及神经网络规模没有限制；

*输入和存储的矢量分量数目从1～64个可调（每个分量8位）；

*超快速度，64个分量的特征矢量的识别在4.8ms内完成（主频时钟20MHz）；

*用寄存器存储神经网络全局信息与神经元信息和权值；

*CMOS和TTL兼容的I/O，TQFP144封装，5V标准电源供电。

不难看出，应用这种神经网络芯片不需要操作系统和编程语言，主要的工作就是训练它和让它学习。因此，用它开发面向消费类的模式识别产品是一种简单且实用可行的方法，可以大大地缩短研发周期。

本文给

《基于神经网络ZISC的模式识别系统(第3页)》