TY  - JOUR
A1  - Geis, Gunter
A1  - Gollas, Frank
A1  - Tetzlaff, Ronald
T1  - Optimierungsverfahren für schaltungstechnische Realisierungen zellularer Rechner
T2  - Advances in radio science
N2  - Bei intelligenten Sensoren soll die Aufnahme von Signalen und deren, zumindest teilweise durchgeführte, Verarbeitung mit einer einzigen Anordnung erfolgen. Dazu steht häufig eine elektronische Schaltung zur Verfügung, die allerdings zur Einhaltung von Echtzeitbedingungen nur für eine relativ einfache Signalverarbeitung verwendet werden kann. Einen möglichen Ausweg bildet die Verwendung parallel arbeitender Rechnersysteme. In dieser Hinsicht sind programmierbare Schaltungen mit z.B. optischen Sensor-Anordnungen besonders interessant, die auf Zellularen Nichtlinearen Netzwerken basieren. Derartige miniaturisierte Systeme eröffnen aufgrund ihrer zellularen Architektur neue Möglichkeiten zur Signalverarbeitung mit einem Leistungsvermögen, das im Bereich von Tera-Operationen pro Sekunde liegt. Für viele aktuelle Problemstellungen wäre es von Vorteil, wenn diese zellularen Systeme eigenständig Parameteradaptionen durchführen könnten. Eingangssignale, die beispielsweise über die vorhandenen optischen Sensoren aufgenommen werden, führten dann zu einer Neuberechnung bzw. Anpassung der Netzwerksparameter. Aufgrund der beachtlichen Leistungsfähigkeit solcher Schaltungen wäre damit die Möglichkeit gegeben, eine adaptive Signalverarbeitung bei zeitlich veränderlichen Problemen vorzunehmen. In diesem Beitrag wird die Implementierung und Analyse von Lernverfahren auf dem EyeRIS™ System, das einen zellularen Prozessor ACE16kv2™ mit 128×128 Zellen enthält, zur adaptiven Parameterbestimmung betrachtet. Anhand verschiedener Problemstellungen aus dem Bereich der Bildverarbeitung werden unterschiedliche Lernverfahren verglichen und deren Leistungsfähigkeit untersucht.
KW  - Intelligente Sensoren
KW  - zellulare nichtlineare Netzwerke
KW  - Optimierungsverfahren
KW  - EyeRis visual system
Y1  - 2007
UR  - http://publikationen.ub.uni-frankfurt.de/frontdoor/index/index/docId/6098
UR  - https://nbn-resolving.org/urn:nbn:de:hebis:30-60920
N1  - © Author(s) 2007. This work is licensed under a Creative Commons License.
VL  - 5
SP  - 242
EP  - 252
ER  -