用新的神经网络求解MCM系统划分问题

摘要：

提出了一种新的自组织神经网络模型,这种网络克服了Kohonen自组织神经网络不能直接处理划分和布局问题的面积约束、邻域确定困难和学习速度慢等缺点.还将这一神经网络模型应用于以芯片间连线代价最小和时钟周期最小为优化目标的、以面积和时延为约束条件的性能驱动的MCM系统划分中.算法不仅学习速度快, 能够处理大规模电路划分问题, 而且具有整体优化效果.本算法已用Visual C+ +编程实现, 实验结果表明, 这是一种有效的方法.

关键词：神经网络、自组织、性能驱动、MCM、系统划分

所属期刊栏目：29

分类号：TP3(计算技术、计算机技术)

资助基金：科技部专项基金;中国科学院资助项目69576009

在线出版日期：2004-01-08（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共8页

页码：264-271