進化手法とデータの直接回路化を用いたパターン認識用LSI
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概要
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パターンデータから基本ゲート回路(真理値表)を直接生成し, パターン認識用集積回路を設計する手法を提案する.遺伝的アルゴリズムを用いて真理値表が未知パターンで, 実応用レベルの問題の個別事例データを直接集積回路化することが可能になると考える.英単語の発音記号推論チップの開発に本手法を適用し, プロトタイプを試作した.この結果, 推論速度500ns/音素, 回路数266Kゲート, 認識率81.9%を得た.さらに, 高い耐故障性能(Graceful Degradation)を有することをシミュレーション実験により示した.
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 2000-04-28
著者
-
安永 守利
筑波大学大学院システム情報工学研究科
-
吉原 郁夫
宮崎大学工学部情報システム工学科
-
安永 守利
筑波大学電子・情報工学系
-
安永 守利
日立中央研究所
-
高島 浩二
筑波大学システム情報工学研究科
-
中村 太郎
筑波大学大学院工学研究学科
-
都竹 高広
筑波大学大学院システム情報工学研究科
-
高島 浩二
筑波大学大学院システム情報工学研究科
-
吉原 郁夫
宮崎大学工学部
-
都竹 高広
筑波大学大学院 システム情報工学研究科
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