基于BP神经网络的CMOS电路平均功耗宏模型

来源 :武汉大学学报(理学版) | 被引量 : 0次 | 上传用户：yczcjlk

【摘要】

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提出了一种基于神经网络的功耗宏模型,该模型提取CMOS(互补金属氧化物半导体)集成电路原始输入/输出流的统计特征,采用反向传播BP神经网络对电路的平均功耗建模.与传统的基于

【作者】

：

墙威曹阳鄢媛媛高洵

【机构】

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武汉大学电子信息学院

【出处】

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武汉大学学报(理学版)

【发表日期】

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2006年03期

【关键词】

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互补金属氧化物半导体 BP神经网络功耗宏模型

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提出了一种基于神经网络的功耗宏模型,该模型提取CMOS(互补金属氧化物半导体)集成电路原始输入/输出流的统计特征,采用反向传播BP神经网络对电路的平均功耗建模.与传统的基于查找表和经验方程的宏模型相比,该模型占用内存少,不需要根据不同的电路预先假定拟合函数的形式.基于ISCAS-85电路集的实验结果表明:功耗估计的平均相对误差小于10%,均方根误差可基本控制在5%以下.

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