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基于最新的工业应用双核处理器OMAP—L137设计了一种神经网络软测量模型在线训练平台。该平台以ARM与浮点DSP双核控制器为核心。针对神经网络隐含层节点数、训练中止条件、学习率等相关参数的确定进行了研究与测试,将优化的神经网络算法成功移植到嵌入式平台,支持神经网络软测量模型的在线训练。通过对相关数据集的测试,结果表明:系统具有高速、高精度等优良性能。