Модель нейромережі на базі системи на кристалі з матрицями аналогових та цифрових блоків

Скорочена інформація про документ
dc.contributor.advisorЗаворотний, Віктор Федорович
dc.contributor.authorСтупаченко, Олександра Сергіївна
dc.date.accessioned2024-06-27T08:17:57Z
dc.date.available2024-06-27T08:17:57Z
dc.date.issued2024
dc.description.abstractДипломна робота присвячена дослідженню можливостей реалізації апаратної моделі нейрона та нейромережі на базі програмованої системи на кристалі (PSoC) з використанням плати CY8CKIT-042. Актуальність теми зумовлена широкими можливостями інтеграції аналогових та цифрових блоків на одній платформі, що відкриває перспективи для створення ефективних вбудованих систем. Метою дипломної роботи є дослідження архітектури PSoC, розробка та реалізація моделі нейрона і нейромережі з використанням програмованих аналогових та цифрових блоків плати CY8CKIT-042. Об’єкт дослідження: Програмована система на кристалі (PSoC) та її можливості для реалізації апаратних нейронних мереж. Методом дослідження є теоретичний аналіз архітектури PSoC, проектування та тестування моделі нейрона і нейромережі на базі програмованих аналогових та цифрових блоків PSoC. У ході роботи було проведено аналіз теоретичних основ PSoC, описано архітектуру плати CY8CKIT-042, розглянуто принципи роботи штучних нейронів та нейромереж. Було створено та налаштовано нейронну мережу, реалізовано алгоритми зворотного поширення помилки для навчання мережі. Проведено тестування та оцінка роботи моделі. В першому розділі описано загальну структуру PSoC та ключові компоненти плати CY8CKIT-042. Проведено аналіз програмованих аналогових та цифрових блоків, можливості їхньої інтеграції та налаштування. Описано особливості архітектури PSoC, що дозволяють ефективно поєднувати аналогові та цифрові компоненти на одній платформі. У другому розділі розглянуто теоретичні основи штучних нейронних мереж. Детально описано архітектуру нейронів, типи нейронних мереж, їх структурні компоненти та функціонування. Проаналізовано математичні моделі та функції активації, що використовуються для навчання нейронних мереж, включаючи алгоритми зворотного поширення помилки. Третій розділ присвячено практичному застосуванню нейронної мережі на базі PSoC. Описано процес проектування системи, вибір компонентів та модулів, налаштування проекту в середовищі PSoC Creator. Детально розглянуто реалізацію нейронної мережі, тренування, валідацію та тестування на реальних даних. Описано задачі класифікації та обробки вхідних даних для подальшого розпізнавання нейронною мережею.
dc.description.abstractotherThis thesis focuses on designing and developing a neural network model using the CY8CKIT-042 Programmable System-on-Chip. The main objective is to explore the capabilities of the PSoC platform for implementing a neural network. The work is divided into three main sections: Overview of PSoC: This section reviews the architecture of the PSoC, including its programmable analog and digital blocks, and highlights its features and advantages. Principles of Artificial Neurons and Neural Networks: This section covers the basics of artificial neurons and neural networks, including their structure, types, and learning algorithms. Design of the Neural Network Model on PSoC: This section details the process of designing the neural network model using the CY8CKIT-042 board. It includes the configuration of components, implementation of the neural network, and testing of the model. The practical implementation involves creating a simple neural network to control an LED based on sensor input, demonstrating the PSoC's capability in executing machine learning tasks.
dc.format.extent62 с.
dc.identifier.citationСтупаченко, О. С. Модель нейромережі на базі системи на кристалі з матрицями аналогових та цифрових блоків : дипломна робота … бакалавра : 153 Мікро- та наносистемна техніка / Ступаченко Олександра Сергіївна. – Київ, 2024. – 62 с.
dc.identifier.urihttps://ela.kpi.ua/handle/123456789/67524
dc.language.isouk
dc.publisherКПІ ім. Ігоря Сікорського
dc.publisher.placeКиїв
dc.subjectPSoC
dc.subjectнейронні мережі
dc.subjectаналогові блоки
dc.subjectцифрові блоки
dc.subjectалгоритм зворотного поширення помилки
dc.subjectCY8CKIT-042
dc.subjectпрограмована система на кристалі
dc.subjectneural network
dc.subjecthardware implementation
dc.subjectdigital and analog components
dc.subjectPSoC Creator
dc.titleМодель нейромережі на базі системи на кристалі з матрицями аналогових та цифрових блоків
dc.typeBachelor Thesis

Файли

Контейнер файлів
Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Ескіз
Назва:
Stupachenko_bakalavr.pdf
Розмір:
1.27 MB
Формат:
Adobe Portable Document Format
Завантажити
Ліцензійна угода
Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Ескіз недоступний
Назва:
license.txt
Розмір:
8.98 KB
Формат:
Item-specific license agreed upon to submission
Опис:
Завантажити

Зібрання

Бакалаврські роботи (МЕ)
Бакалаврські роботи