パターン認識用進化型ハードウェアシステムの開発 : ソナースペクトル信号認識を対象として(アルゴリズム)
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概要
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進化型ハードウェアは,遺伝的アルゴリズム等の進化計算を用いることにより環境(問題)に適応した最適な回路を実現したハードウェアである.本論文では,進化型ハードウェアに基づくパターン認識システムを提案する.具体的には,Parzen Density Estimate 法における核関数を遺伝的アルゴリズムにより最適化し,これを組合せ回路によってハードウェア化することでパターン認識システムを実現する.更に,提案手法に基づくパターン認識用進化ハードウェアを FPGA (Field Programmable Gate Array) を用いて試作し,その性能を評価する.評価対象問題としてソナースペクトル認識問題を用いる.評価の結果,認識精度は提案手法の方が従来パターン認識手法である最近接法,及びニューラルネットワークより約1∿2%高いことを示す.また,認識処理速度は 600/ns であり,PC (Pentium III 933MHz) より 500 倍,ニューロコンピュータより 90 倍高速であることを示す.更に,回路規模は 42K ゲートであり,十分実用的でコンパクトなシステムサイズであることを示す.
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 2003-01-01
著者
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