基于FPGA的RBF神经网络的硬件实现

介绍了RBF神经网络，并采用CORDIC 算法实现了其隐层非线性高斯函数的映射。同时，为缩减ROM表的存储空间并提高查表效率，本设计还采用了基于STAM算法的非线性存储。最后，以Altera公司开发的 EDA 工具QuartusⅡ作为编译、仿真平台，采用Cyclone 系列中的EP1C6Q240C8 器件，实现了RBF神经网络在FPGA上的实现，并以XOR问题为算例进行硬件仿真，得出仿真结果与理论值一致。