[发明专利]一种以现场可编程门阵列的逻辑片为基本单元模拟生物神经元网络的方法

权利要求书

1.一种以现场可编程门阵列的逻辑片为基本单元模拟生物神经元网络的方法，其特征在于，包括如下步骤：

步骤1，将现场可编程器件中的逻辑片（slice）与神经元细胞结构的相应部分形成映射，即确定各个控制信号添加方式；

步骤2，采用图形处理器（GPU）仿真FPGA行为进行在线学习，或者直接利用FPGA硬件网络进行在线学习；

步骤3，将学习的所得到的控制信息写成比特文件，通过比特文件直接配置FPGA，提高对FPGA的使用效率。

2.根据权利要求1所述以现场可编程门阵列的逻辑片为基本单元模拟生物神经元网络的方法，其特征在于，所述步骤1中，将逻辑片的查找表单元等效成神经元细胞的前突触（1），将逻辑片的进位链等效为神经元细胞的胞体（2），将逻辑片中多路选择器和D触发器等效为神经元细胞的轴突，由此形成映射关系，构建得到集成并且发射（integrate-and-fire）模型。

3.根据权利要求1所述以现场可编程门阵列的逻辑片为基本单元模拟生物神经元网络的方法，其特征在于，所述每个逻辑片中有四个查找表，相应地，模型中每个神经细胞含有四个前突触（1），该四个前突触（1）各有一个权值输出信号，输出权值为0或1，进位链对四个前突触（1）的输出信号以及用于调整进位链单元的初始状态也即胞体（2）的初始膜电位的五个外部输入信号进行求和，和值信号通过多路选择器输出到D触发器中。

4.根据权利要求3所述以现场可编程门阵列的逻辑片为基本单元模拟生物神经元网络的方法，其特征在于，将所述D触发器的输出端与其自身的清零端相连以产生单脉冲，其中单脉冲的长度由串接的D触发器的数量决定，需要产生N个时钟周期脉冲，则串接N个D触发器。

5.根据权利要求3所述以现场可编程门阵列的逻辑片为基本单元模拟生物神经元网络的方法，其特征在于，所述步骤2中，采用图形处理器（GPU）仿真FPGA行为进行在线学习的过程为：

搭建一个可编程器件仿真器，在该仿真器中，利用图形处理器（GPU）仿真FPGA硬件结构，进而对其电路行为实现仿真，即在仿真搭建的FPGA硬件结构中，将FPGA抽象成一个个SLICE单元和接口，再通过程序语言来描述slice单元的功能和接口的数量，使得模拟结果与实际的硬件行为一致；

然后将输入信号加入接口，通过仿真器得到输出信号，比较结果，如果发现并非预期输出信号，则通过调整FPGA模拟器连接的过程更改电路结构，直至得到预期输出信号，然后将当前电路结构通过控制信息映射到FPGA硬件中。

6.根据权利要求3所述以现场可编程门阵列的逻辑片为基本单元模拟生物神经元网络的方法，其特征在于，所述步骤2中，直接利用FPGA硬件网络进行在线学习的过程为：

直接将输入信号加入硬件调试，然后根据得到的输出信号，比较结果，如果发现并非预期输出信号，则调整硬件结构，直至得到预期输出信号，然后将当前电路结构通过控制信息映射到FPGA硬件中。

7.根据权利要求5或6所述以现场可编程门阵列的逻辑片为基本单元模拟生物神经元网络的方法，其特征在于，所述学习得到的控制信息包括各个查找表的输出权值信号以及用于调整进位链单元的初始状态的五个外部输入信号，通过比特文件直接配置FPGA的方法是：将写成的相应比特文件下载进入FPGA硬件。