學位論文
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Item 適於多叢集Fuzzy C-Means分群演算法之硬體架構設計(2010) 楊政諺; Cheng-Yen Yang本論文提出一個適合在高叢集的Fuzzy c-means分群演算法硬體架構,同時對分群質量中心點和訓練向量作管線化架構(pipeline),可以獲得更低的硬體資源消耗和更高的計算速度。此外,合併以往迭代更新權重矩陣(membership coefficient matrix)以及質量中心成為單一的更新步驟,可以避免使用大量的儲存空間。 最後本論文所提出的硬體架構會在以FPGA為基礎的可程式化系統晶片設計(System On a Programmable Chip,SOPC)之平台上作實際的效能測試。由實驗的結果可知,本架構具備較低的計算複雜度、較低的硬體資源複雜度以及更高的效能。Item 在可程式化系統晶片上之Fuzzy C-Means分群演算法設計(2009) 楊正存; Cheng-Tsun Yang本論文提出一個具平行計算能力的Fuzzy c-means(FCM)演算法硬體架構,並且使用查表法(lookup table)為基礎的除法器,來減少分群處理及計算質量中心點的硬體資源複雜度和計算複雜度。此外,本硬體架構不需儲存權重矩陣(membership coefficients matrix),而是將權重值(membership coefficinets)的計算結果直接送入質量中心點的更新計算,達到減少記憶體資源消耗的目的。最後本論文所提出的硬體架構會在以FPGA為基礎的可程式化系統晶片設計(System On a Programmable Chip,SOPC)之平台上作實際的效能測試,由實驗的結果可知,本架構具備較低的計算複雜度與更高的效能。