公开(公告)号：CN114548290A

公开(公告)日：2022-05-27

申请号：CN202210172647.7

申请日：2022-02-24

Applicant: 西安电子科技大学

Inventor： 徐长卿 ,  刘毅 ,  宁嘉豪 ,  杨银堂

IPC: G06K9/62 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明的目的是解决目前对于事件流分类采用的脉冲神经网络难以兼顾处理时间维度和大量冗余数据的技术问题，而提出一种面向事件流分类的突触卷积脉冲神经网络，可以在保证处理精度的前提下有效缩短脉冲神经网络的延时。该神经网络局域具有可学习的衰减系数的多阈值LIF模型构建，脉冲神经网络包括依次设置的输入层、多个中间隐藏层和输出层；所述输入层基于DVS数据压缩，采用带权重的脉冲叠加方式将指定压缩率的脉冲序列压缩处理后传递给下一层网络；所述中间隐藏层包括A层基于突触模型的突触卷积层和B层基于多阈值脉冲神经元的全连接层；所述输出层基于投票机制，用于给上一层神经元随机分配标签。

公开(公告)号：CN114448870A

公开(公告)日：2022-05-06

申请号：CN202210107428.0

申请日：2022-01-28

Applicant: 西安电子科技大学

Inventor： 郭汝佳 ,  徐长卿 ,  刘毅 ,  杨银堂

IPC: H04L45/023 ,  H04L45/121 ,  H04L45/125

Abstract: 随着集成电路规模的提高，片上网络的通信复杂性不断提高，由于网络热点等引发的拥塞问题会严重影响网络性能。如何衡量网络拥塞程度，以避开拥塞节点，是片上网络自适应路由算法中的一项关键问题。本发明提供一种路由器延时模型、搭建方法及基于其的片上网络路由算法，评估了数据从进入到离开路由器节点的总延时值，以此建立路由器延时模型并作为衡量节点拥塞的标准，提出了基于路由器延时模型的Q‑learning强化学习路由算法。本发明提出的路由算法可以实时获取最新的全局网络状态，有助于数据避开网络拥塞区域，提高网络性能。

公开(公告)号：CN109918735A

公开(公告)日：2019-06-21

申请号：CN201910104794.9

申请日：2019-02-01

Applicant: 西安电子科技大学

Inventor： 刘毅 ,  杨帆 ,  吴汉鹏 ,  徐长卿 ,  杨银堂

IPC: G06F17/50

Abstract: 一种电路级单粒子效应敏感路径的搜索方法。本发明提供一种电路级单粒子敏感路径搜索方法，该方法包括标准单元预处理环节、基于标准单元库文件、网表分析环节、电路功能仿真环节、软错误率计算环节以及统计和分析环节，其中软错误率计算环节根据电路功能仿真环节得到的值变转储文件逐周期查找网表分析环节得到的敏化条件表，确定不同逻辑门到触发器之间的敏化路径，当敏化条件成立时，相应计算SET产生及捕获概率，进而计算得到每个逻辑门在其每条路径上的软错误率。本发明能够在芯片设计的早期阶段(综合过程之后)评估系统软错误率情况，分析和计算电路中不同组合路径、不同逻辑门的单粒子瞬态易损性以及对系统整体的影响程度，从而可以有选择性地加固更敏感的单元。