徑向基函數(shù)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)芯片ZISC78及其應(yīng)用

摘要：ZISC78是IBM公司和Sillicon公司聯(lián)合生產(chǎn)的一種具有自學(xué)習(xí)功能的徑向基函數(shù)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)芯片，文中主要介紹了ZICS78芯片的功能、原理，給出了ZISC78神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)芯片在艦載武器系統(tǒng)中進(jìn)行船舶運(yùn)動(dòng)實(shí)時(shí)預(yù)報(bào)的應(yīng)用方法。

１　引言

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是近年來(lái)得到廣泛關(guān)注的一種非線性建模預(yù)報(bào)技術(shù)。它具有自組織、自學(xué)習(xí)、自適應(yīng)和非線性處理、并行處理、信息分布存儲(chǔ)、容錯(cuò)能力強(qiáng)等特性，對(duì)傳統(tǒng)方法效果欠佳的預(yù)報(bào)領(lǐng)域有很強(qiáng)的吸引力?；谏窠?jīng)網(wǎng)絡(luò)的非線性信息處理方法已應(yīng)用于軍事信息處理及現(xiàn)代武器裝備系統(tǒng)的各個(gè)方面，并有可能成為未來(lái)集成智能化的軍事電子信息處理系統(tǒng)的支撐技術(shù)。該技術(shù)在一些先進(jìn)國(guó)家已部分形成了現(xiàn)實(shí)的戰(zhàn)斗力。

    船舶在波浪中航行，會(huì)受到風(fēng)、浪和流的影響，因而將不可避免地發(fā)生搖蕩運(yùn)動(dòng)。嚴(yán)重的搖蕩會(huì)使船員工作效率下降、物品損壞、軍艦的戰(zhàn)斗力下降。如果能夠預(yù)知未來(lái)一段時(shí)間船舶的運(yùn)動(dòng)情況，不僅有利于盡早采用先進(jìn)控制算法控制艦載武器平臺(tái)隔離船舶運(yùn)動(dòng)的影響，使其始終穩(wěn)定瞄準(zhǔn)目標(biāo)，而且還可獲得未來(lái)一個(gè)海浪周期內(nèi)的船舶運(yùn)動(dòng)情況，以研究船載武器上層的控制策略，從而提高火力密度，因此，有必要研究在海浪中具有一定精度的海浪中船舶運(yùn)動(dòng)的短期預(yù)報(bào)。此外，如能有效準(zhǔn)確地預(yù)報(bào)船舶的橫搖運(yùn)動(dòng)，對(duì)于提高船舶的耐波性和適航性也有重要意義。    ２．２ ＺＩＳＣ７８神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)

國(guó)內(nèi)外學(xué)者也將神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)用于船舶運(yùn)動(dòng)預(yù)報(bào)研究，但往往沒(méi)有考慮實(shí)時(shí)性等實(shí)現(xiàn)問(wèn)題，因而不能實(shí)用化。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)實(shí)現(xiàn)技術(shù)是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)研究的一個(gè)重要方面。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)實(shí)現(xiàn)可分為全硬件實(shí)現(xiàn)和軟件實(shí)現(xiàn)兩種。目前神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的實(shí)現(xiàn)還主要以軟件模擬為主，由于現(xiàn)行的馮諾曼計(jì)算機(jī)體系結(jié)構(gòu)不能實(shí)現(xiàn)并行計(jì)算，因而神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)軟件的實(shí)時(shí)應(yīng)用還受到一定限制。

目前，一些著名集成電路制造公司如Ｉｎｔｅｌ、Ｍｏ-ｔｏｒｏｌａ、松下、日立、富士通等均已推出自己的模擬或數(shù)字神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)芯片，這些芯片無(wú)論在網(wǎng)絡(luò)規(guī)模還是運(yùn)行速度上都已接近實(shí)用化的程度，因而給神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用的發(fā)展以極大的推動(dòng)。由于艦載武器系統(tǒng)，需選用具有在片學(xué)習(xí)功能的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)芯片，即將網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練所需的反饋電路及權(quán)值存儲(chǔ)、計(jì)算和修正電路都集成在了一個(gè)芯片，因而可實(shí)現(xiàn)全硬件的、具有自學(xué)習(xí)能力的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)，也可以說(shuō)，這是一種具有自適應(yīng)能力的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。

２ ＺＩＳＣ７８的功能及工作原理

ＺＩＳＣ７８是由ＩＢＭ公司和Ｓｉｌｌｉｃｏｎ聯(lián)合研制的一種低成本、在線學(xué)習(xí)、３３ＭＨｚ主頻、ＣＭＯＳ型１００腳ＬＱＦＰ封裝的ＶＬＳＩ芯片，圖１所示是ＺＩＳＣ７８的引腳排列圖。ＺＩＳＣ７８的特點(diǎn)如下：

●內(nèi)含７８?jìng)€(gè)神經(jīng)元；

●采用并行結(jié)構(gòu)，運(yùn)行速度與神經(jīng)元數(shù)量無(wú)關(guān)；

●支持ＲＢＦ／ＫＮＮ算法；

●內(nèi)部可分為若干獨(dú)立子網(wǎng)絡(luò)；

●采用菊花鏈連接，擴(kuò)展不受限制；

●具有６４字節(jié)寬度向量；

●Ｌ１或ＬＳＵＰ范數(shù)可用于距離計(jì)算；

●具有同步／異步工作模式。

２．１ ＺＩＳＣ７８神經(jīng)元結(jié)構(gòu)

ＺＩＳＣ７８采用的神經(jīng)元結(jié)構(gòu)如圖２所示，該神經(jīng)元有以下幾種狀態(tài)：

(１)休眠狀態(tài)：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)初始化時(shí)，通常處于這種狀態(tài)。

(２)準(zhǔn)備學(xué)習(xí)狀態(tài)：任何時(shí)侯，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中的神經(jīng)元都處于這種狀態(tài)。

(３)委托狀態(tài)：一個(gè)包含有原型和類(lèi)型的神經(jīng)元處于委托狀態(tài)。

(４)激活狀態(tài)：一個(gè)處于委托狀態(tài)的神經(jīng)元，通過(guò)評(píng)估，其輸入矢量處于其影響域時(shí)，神經(jīng)元就被激活而處于激活狀態(tài)。

(５)退化狀態(tài)：當(dāng)一個(gè)神經(jīng)元的原型處于其它神經(jīng)元類(lèi)型空間內(nèi)，而大部分被其他神經(jīng)元類(lèi)型空間重疊時(shí)，這個(gè)神經(jīng)元被宣布處于退化狀態(tài)。

 

從圖３所示的ＺＩＳＣ７８神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)可以看出，所有神經(jīng)元均通過(guò)“片內(nèi)通信總線”進(jìn)行通信，以實(shí)現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)內(nèi)所有神經(jīng)元的“真正” 并行操作。“片內(nèi)通信總線”允許若干個(gè)ＺＩＳＣ７８芯片進(jìn)行連接以擴(kuò)大神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的規(guī)模，而這種操作不影響網(wǎng)絡(luò)性能。

ＺＩＳＣ７８片內(nèi)有６ ｂｉｔ地址總線和１６ ｂｉｔ數(shù)據(jù)總線，其中數(shù)據(jù)總線用于傳輸矢量數(shù)據(jù)、矢量類(lèi)型、距離值和其它數(shù)據(jù)。

２．３ ＺＩＳＣ７８的寄存器組

ＺＩＳＣ７８使用兩種寄存器：全局寄存器和神經(jīng)元寄存器。全局寄存器用于存儲(chǔ)與所有神經(jīng)元有關(guān)的信息，每片僅有一組全局寄存器。全局寄存器組中的信息可被傳送到所有處于準(zhǔn)備學(xué)習(xí)狀態(tài)和委托狀態(tài)的神經(jīng)元。神經(jīng)元寄存器用于存儲(chǔ)所屬神經(jīng)元的信息，該信息在訓(xùn)練學(xué)習(xí)操作中寫(xiě)入，在識(shí)別操作中讀出。

２．４ ＺＩＳＣ７８的操作

ＺＩＳＣ７８的操作包括初始化、矢量數(shù)據(jù)傳播、識(shí)別和分類(lèi)等三部分。

初始化包括復(fù)位過(guò)程和清除過(guò)程。

矢量數(shù)據(jù)傳播包括矢量數(shù)據(jù)輸入過(guò)程和神經(jīng)元距離計(jì)算過(guò)程。神經(jīng)元距離就是輸入矢量和神經(jīng)元中存儲(chǔ)的原型之間的范數(shù)。通?？蛇xＬ１范數(shù)或Ｌｓｕｐ范數(shù)：

其中，Ｘｉ為輸入矢量數(shù)據(jù)，Ｘｓ為存貯的原型數(shù)據(jù)。

對(duì)于識(shí)別和分類(lèi)，ＺＩＳＣ７８提供有兩種可選擇的學(xué)習(xí)算法ＲＢＦ和ＫＮＮ。其中ＲＢＦ是典型的徑向基函數(shù)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。在該ＲＢＦ模式下，可輸出識(shí)別、不確定或不認(rèn)識(shí)的狀態(tài)；ＫＮＮ模式是ＲＢＦ模式的限制形式，即在ＫＮＮ模式下，新原型的影響域總被設(shè)為１，輸出的是輸入向量和存儲(chǔ)原型之間的距離。需要指出的是，ＺＩＳＣ７８具有自動(dòng)增加或減小神經(jīng)元個(gè)數(shù)以適應(yīng)輸入信號(hào)的分類(lèi)和識(shí)別功能，神經(jīng)元個(gè)數(shù)的最大值和最小值在全局寄存器組中設(shè)定。

２．５ ＺＩＳＣ７８的組網(wǎng)

一個(gè)ＺＩＳＣ７８芯片內(nèi)可以通過(guò)寄存器操作定義若干個(gè)獨(dú)立的網(wǎng)絡(luò)。若干個(gè)ＺＩＳＣ７８芯片通過(guò)層疊可以組成一個(gè)更大的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，組網(wǎng)芯片數(shù)量沒(méi)有限制，小于１０個(gè)ＺＩＳＣ７８組網(wǎng)時(shí)，甚至連電源中繼器件也不需要。所以，ＺＩＳＣ７８具有最大的靈活性，能夠滿足不同的需要。

３　仿真實(shí)例

為了驗(yàn)證ＺＩＳＣ７８用于船舶運(yùn)動(dòng)實(shí)時(shí)預(yù)報(bào)的精度，本文對(duì)徑向基函數(shù)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)報(bào)進(jìn)行了仿真，圖４給出了基于徑向基函數(shù)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和船舶運(yùn)動(dòng)慣導(dǎo)實(shí)測(cè)信號(hào)預(yù)報(bào)的０．３秒（１５步）誤差曲線圖。

通過(guò)以慣導(dǎo)實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)ＺＨＸ＿ｌｇ．ｄａｔ為例預(yù)報(bào)０．３秒（１５步）以后的船舶運(yùn)動(dòng)，作者運(yùn)用相空間重構(gòu)理論已經(jīng)判斷出本數(shù)據(jù)為非線性信號(hào)。

該仿真的最大預(yù)報(bào)誤差方差為６．４６６６ｅ－００４，該數(shù)據(jù)可以滿足戰(zhàn)技指標(biāo)。

４　結(jié)束語(yǔ)

本文根據(jù)船載武器系統(tǒng)的整體要求，結(jié)合船舶運(yùn)動(dòng)的特點(diǎn)研究了基于徑向基函數(shù)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)芯片ＺＩＳＣ７８在船舶運(yùn)動(dòng)實(shí)時(shí)預(yù)報(bào)方面的應(yīng)用情況。仿真表明：這種方案預(yù)報(bào)精度高，且可進(jìn)行較長(zhǎng)期預(yù)報(bào)，能夠滿足船搖實(shí)時(shí)建模預(yù)報(bào)的要求，因而具有較高的實(shí)用價(jià)值。