本发明公开了一种基于多元数据增强超图神经网络的抗癌药物协同预测方法，涉及生物医学数据挖掘领域，该方法包括将包含全部的药物‑药物‑细胞系三元组数据集分为第一集合和第二集合，然后执行训练阶段和测试阶段；所述训练阶段用于基于第一集合得到分子图的药物结构数据，以及细胞系的基因表达数据，进行嵌入的学习并完成对协同效应预测器的训练；所述测试阶段用于基于第二集合得到分子图的药物结构数据，以及细胞系的基因表达数据，进行嵌入的学习以获得节点嵌入，并根据获得节点嵌入和训练完成的协同效应预测器完成预测。本发明不仅可以帮助临床医学发现用于癌症治疗的新型协同药物组合，而且能够助力发现抗癌药物协同作用的潜在机制。

本发明公开了一种基于神经网络模型 BP 算法的嵌入式矿压检测方法法，首先根据根据待检测区域的地域情况，采用多个振弦式压力传感器进行测量；然后 ARM7 处理器根据系统任务个数建立相应的进程；最后在建立的任务中打开定时器，输出一个固定在某一频率范围内的脉冲，经过驱动激振电路，产生一个能对振弦式压力传感器内部振弦起振的信号，同时使用 ARM7处理器对振弦式压力传感器返回的脉冲信号进行频率测量，计算得到压力值，最后，利用温度传感器采集振弦周围区域的温度，采用 BP 算法建立神经网络模型，利用神经网络模型对得到的各组压力数据及采集的温度数据进行学习，并根据神经网络模型找出压力随温度的变化规律，对振弦式传感器进行温度补偿。

本发明公开了一种认知无线电中基于自组织映射神经网络的恶意用户判别方法，本发明利用自组织映射(简称SOM)神经网络学习输入能量矩阵的分布特征，并根据学习结果对输入量进行有效的分类。首先引入“可疑度”的概念，其大小根据每次训练后每种类别所包含的次级用户的个数进行分配。为了消除传统的SOM神经网络的缺陷，本发明进一步提出了“平均可疑度”的概念。具体步骤包括：获得能量矩阵，利用SOM神经网络算法对能量矩阵进行训练得到分类矩阵，计算每个次级用户的“可疑度”，构造索引矩阵并重复训练过程，并将每次得到的“可疑度”取平均值，即“平均可疑度”，并利用“平均可疑度”对次级用户进行分类，识别出恶意用户或是正常用户。

本发明公开了一种面向片式多核处理器的流编译优化方法，包 括：生成软件流水调度表的软件流水调度步骤；根据软件流水调度表 将计算任务所需的数据在片式多核处理器片上的 SPM 和主存上进行 缓存分配的存储访问优化步骤；根据片式多核处理器的片上网络拓扑 结构确定通信量最小的映射方式，以将软件流水调度表中各个虚拟处 理核根据映射方式调度映射到实际物理核上的通信优化步骤。本发明 的方法结合了流程序与系统结构相关的优化技术，充分发

研发阶段/n主要研究支持神经网络芯片的设计自动化工具及FPGA验证系统，设计自动化工 具本身针对ASIC和FPGA都适用。 项目主要研究：（1）研究基于模型层的设计空间探索方法;（2）研究可重构 神经网络硬件单元抽象和归约方法；（3）开发面向嵌入式、功耗约束下的FPGA神 经网络芯片系统，突破神经网络芯片设计小型化遇到的关键难题。本项目提出的自 动综合工具至少支持CNN 等两类不同神经网络拓扑，支持Caffe配置文件prototex 拓扑描述语言，生成的FPGA芯片，性能比CPU快1个数量级，能效比

本发明实施例公开一种基于改进的Hopfield神经网络的服装标志识别方法，应用于计算机领域，以解决现有的靠人工对商品的标志进行识别效率极低的问题。该方法包括：通过小波变换对原始图像进行特征提取；根据所述特征作为目标模式建立Hopfield神经网络模型。本发明的实施例应用于标志识别。

目前，多媒体视频领域存在多个编码标准，包括 mpeg1/mpeg2/mpeg4/h.264，以及我们国家拥有自主知识产权的 AVS 标准。mpeg4 标准之中又包括 xvid、divx 等，而 h.264 可能 93 合作方式 商谈。4 所属行业领域 电子信息领域。也将存在多种编码标准。其中新的编码标准，如 h.264、VC-1 等，由于其需要较高的处理能 力，仅仅依靠嵌入式 CPU 或 DSP 的多媒体解决方案是无法获得满意的性能指标的，因此必 须采用专用集成电路(ASIC)方法来实现硬件加速功能。但这种 ASIC 设计方法——即通过硬件实现直接提供某种(些)编码格式的支持缺乏灵 活性，一旦有种新的编码标准推出，就需要重新设计开发芯片。面对众多的媒体编码标准， 这种方式增加了设计以及应用成本。而就目前市场发展来看，多种视频编解码技术将长期共 存，迫使芯片业界必须迅速攻克灵活性、兼容性等难题。为解决这一问题，清华大学设计了 一种软硬件混合的多媒体处理器解决方案，支持 mpeg1/mpeg2/mpeg4 /h.264/AVS 视频标准 以及相关的音频编码标准。其核心是设计一种多媒体处理芯片，该芯片对于通用的多媒体编 码中的计算密集型的数据处理，如运动补偿算法(Motion Compensation)、反离散余弦变化 (iDCT)、色彩空间转换等，采用 ASIC 实现。在此硬件平台之上，设计一套与具体标准无 关的多媒体处理通用软件开发接口，实现软硬件混合的媒体处理。这样就能够增加媒体处理 的灵活性——可以通过修改软件来支持新的编码标准或者新的应用。

面向客户的嵌入式系统应用要求，采用0.25um工艺，设计主频100MHz以上专用的嵌入式微处理器SoC芯片：32位嵌入式微处理器芯片——SEP3201、高性能32位嵌入式微处理器芯片——众志805、基于ARM内核的32位嵌入式微处理器芯片——Garfield2、Garfield3、Garfield4、Garfield5，如图所示。

1 成果简介语音识别在嵌入式芯片上实现的主要矛盾是算法实现的性能精度与芯片功耗、速度之间的矛盾，一个性能较好的 800 条典型汉语普通话语音识别算法以纯粹软件嵌入方案实现通常需要 200MIPS 以上 ARM（ Advanced Risc Machine） MCU 处理速度，因此我们提出语音识别集成电路 IP 与协处理器来克服以上的问题，通过关键运算的硬件化映射来大幅提高语音识别计算的功耗和处理速度。该设计可作为语音识别集成电路 IP 放入客户的 SoC 芯片中，也可作为协处理器放在片外。 关键性能指标如下： *工艺：苏州 HJTC 0.18um 1P6M 标准 CMOS 工艺 *管芯面积： 1.5 x 2mm *逻辑规模： 3 万等效门（标准二输入与非门，不含 SRAM） *I/O 数： 52 封装: CQFP64 *存储规模：片上集成 1 片单口 SRAM，共 4K×16 比特 *供电电压：核心部分->1.8V， IO 部分->3.3V *正常工作频率： 20MHz（最高工作频率 100MHz） *功耗： 80uW/MHz *速度： 4us/帧（特征维数取 27，时钟频率取 20MHz） 图 1 语音识别集成电路版图图 2 ARM+语音识别协处理的测试系统表 1 与其他语音识别芯片的对比2 应用说明语音识别 IP 或协处理器基于对高斯混合模型计算的优化，适合于各种 HMM 模型的模式识别计算，在语音识别、说话人识别、说话人确认、语音合成等方面均可以广泛应用。 语音识别 IP 或协处理器以加速 ASIC 的模式工作，相同时钟主频下计算性能是 TI C54x系列 16bit DSP 的 5.5 倍以上，对主系统计算性能提升可以达到 4~8 倍。 语音识别 IP 或协处理器对于性能要求型场合和功耗限制型场合都十分适合，芯片支持16bit 并行总线接口，适合于各种 32 位/16 位 MCU 系统，迅速为系统集成高性能语音处理能力。3 应用范围车载导航， GPS 手机，支持大规模识别词表（例如万条以上的地名）支持模糊语音检索；低端手机平台，支持语音拨号、语音控制，支持用户身份确认、声纹密码。4 效益分析语音识别 IP 或协处理器芯片可应用拓展到个人移动信息终端的全市场空间，以 GPS 产品为例，细分的预装 GPS、个人导航设备（ Portable Navigation Device， PND）， GPS 手机三种产品，根据 CCID（ Consulting China Research Center）咨询公司预测 2008 年这三者分别约占到全球市场总量的 15%、 35%和 50%。快速增长的 GPS 市场，对语音识别功能有着非常迫切而又实际的需求， GPS 应用提出的超大规模词表、高混淆度和高环境复杂度这一系列语音识别的技术难题，也只能由语音识别芯片解决。语音识别加快了人机交互与地名等信息的检索，可提高驾驶期间操作 GPS 的行车安全性，同时可以反过来进一步促进 GPS 产品的销售增长。 语音识别技术通过芯片在性能得到大幅提升后，将摆脱传统的人名拨号功能，可用于菜单控制、地名、信息、多媒体内容的检索等等。而语音识别芯片使得低功耗和低成本的要求得以满足，有望成为手机人机交互界面（ Man-Machine Interface， MMI）发展的新技术增长点，移动通信领域的市场潜力特别巨大。

本发明涉及一种基于神经网络的风电磁悬浮偏航系统悬浮控制方法，属电气工程技术领域。该方法采用含量化因子的神经网络控制策略，使磁悬浮偏航系统在受到随机干扰情况下，实现稳定悬浮控制：当需要偏航时，首先由悬浮控制器采用PID算法控制励磁电流，使悬浮物向上悬浮至并保持在悬浮平衡点处，得到稳态下外环PID控制器的比例、积分、微分系数参数；其次，悬浮控制器改用含量化因子的神经网络控制策略，获得外环PID控制器参数的调节量；然后由两者求得励磁电流参考值，减去实际值，经内环PID控制器，实时调整励磁电流，实现稳定悬浮。本发明自适应能力强、动态响应快、抗干扰能力强，可确保整个悬浮偏航过程系统性能实时最优。