[发明专利]一种针对空间应用的神经网络芯片抗辐照系统及方法有效
| 申请号： | 202010098399.7 | 申请日： | 2020-02-18 |
| 公开（公告）号： | CN111340205B | 公开（公告）日： | 2023-05-12 |
| 发明（设计）人： | 王慧玲;钱欢;谢卓辰;梁旭文 | 申请（专利权）人： | 中国科学院微小卫星创新研究院;上海微小卫星工程中心 |
| 主分类号： | G06N3/063 | 分类号： | G06N3/063;G06N3/082;G06N3/084 |
| 代理公司： | 上海智晟知识产权代理事务所(特殊普通合伙) 31313 | 代理人： | 李镝的 |
| 地址： | 201203 *** | 国省代码： | 上海;31 |
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| 摘要： | |||
| 搜索关键词： | 一种 针对 空间 应用 神经网络 芯片 辐照 系统 方法 | ||
1.一种针对空间应用的神经网络芯片抗辐照系统，其特征在于，包括：
神经网络芯片，其被配置为存储经训练的神经网络，其中所述神经网络芯片包括权值存储区，所述权值存储区被配置为存储神经网络的权值参数的参数值；
计算机，其被配置为执行下列动作：
对神经网络的神经元进行退网，并进行神经网络训练；以及
将经训练的神经网络配置到所述神经网络芯片中；以及
FPGA芯片，其被配置为执行下列动作：
读取所述神经网络芯片的权值存储区的权值参数的参数值；
在所定义的时间段期满以后再次读取所述权值参数的参数值；以及
将两次读取的权值参数的参数值进行比较，其中如果两次读取的权值参数的参数值不同，则将读取的数值不同的权值参数的所述参数值置为0，并且如果两次读取的权值参数的参数值一致，则不做操作。
2.如权利要求1所述的系统，其特征在于，所述定义的时间段小于所述FPGA芯片读取权值参数的参数值所需的时间。
3.一种针对空间应用的神经网络芯片抗辐照方法，其特征在于，包括步骤：
在计算机上对神经网络的神经元进行退网，并进行神经网络训练；
将训练所得的神经网络配置到神经网络芯片中；
当所述神经网络芯片稳定工作后，读取所述神经网络芯片的权值存储区的权值参数的参数值；
在所定义的时间段期满以后再次读取所述权值参数的参数值；以及
将两次读取的权值参数的参数值进行比较，其中如果两次读取的权值参数的参数值不同，则将读取的数值不同的权值参数的参数值置为0，并且如果两次读取的权值参数的参数值一致，则不做操作。
4.如权利要求3所述的方法，其特征在于，所述神经网络训练的过程表达式如下：
yi(l+1)＝f(zi(l+1))，
其中，r(l)伪概率分布函数，l∈{1，...l，...L}，表示隐藏层的第l层，z(l)为第l层的输入，y(l)为第l层的输出，w(l)和b(l)为第l层的权值和偏差。
5.如权利要求4所述的方法，其特征在于，所述概率分布函数为伯努利分布：
其中，
6.如权利要求3所述的方法，其特征在于，通过FPGA芯片的可编程存储区读取所述神经网络芯片的权值存储区的参数，并进行比较。
7.如权利要求3所述的方法，其特征在于，当所述神经网络芯片稳定工作后，重复进行如下步骤：
读取所述神经网络芯片的权值存储区的权值参数的参数值；
在所定义的时间段期满以后再次读取所述权值参数的参数值；以及
将两次读取的权值参数的参数值进行比较，其中如果两次读取的权值参数的参数值不同，则将读取的数值不同的权值参数的参数值置为0，并且如果两次读取的权值参数的参数值一致，则不做操作。
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