CAJ | 학술논문

助航灯光尤其是着陆区灯的正常工作保障了飞机的安全着陆。采用灯光巡检方法时，信息需要具有较高的准确性。为此，提出了一种基于神经网络的汇聚节点数据融合方法。应用C语言和Verilog语言编程仿真，并在硬件FPGA中进行验证。通过汇聚节点的数据处理，省去了以往的巡检单元的设计，并对权值处理问题进行了讨论。实验结果表明，用FPGA实现神经网络算法能够提高BP网络学习和分类速度，能有效地进行故障的应急处理。
조항등광우기시착륙구등적정상공작보장료비궤적안전착륙。채용등광순검방법시，신식수요구유교고적준학성。위차，제출료일충기우신경망락적회취절점수거융합방법。응용C어언화Verilog어언편정방진，병재경건FPGA중진행험증。통과회취절점적수거처리，성거료이왕적순검단원적설계，병대권치처리문제진행료토론。실험결과표명，용FPGA실현신경망락산법능구제고BP망락학습화분류속도，능유효지진행고장적응급처리。