基于硬件友好核函數(shù)LS-SVM的FPGA實(shí)現(xiàn)及其在藥品鑒別中的應(yīng)用.pdf

1、假藥不僅嚴(yán)重危害人類的健康,而且給合法藥品生產(chǎn)企業(yè)造成巨大的經(jīng)濟(jì)損失。藥品安全問(wèn)題是世界各國(guó)尤其是發(fā)展中國(guó)家共同面臨的問(wèn)題之一。近紅外光譜分析技術(shù)具有快速、準(zhǔn)確、無(wú)污染、不破壞等優(yōu)點(diǎn),非常適合于藥品分析。因此,提出一種快速、準(zhǔn)確、針對(duì)藥品的近紅外光譜分析方法非常的必要。
　　為了有效解決這個(gè)問(wèn)題,本文開(kāi)創(chuàng)性地將硬件友好核函數(shù)(hardware friendly kernel,HFK)引入到最小二乘支持向量機(jī)(least squar

2、es support vector machine, LS-SVM)的訓(xùn)練和決策階段的計(jì)算中。在FPGA平臺(tái)上實(shí)現(xiàn)基于 HFK的 LS-SVM并行、串行計(jì)算結(jié)構(gòu),并對(duì)兩種結(jié)構(gòu)的訓(xùn)練速度和資源消耗進(jìn)行比較研究。同時(shí)還與基于高斯核函數(shù)的硬件實(shí)現(xiàn)結(jié)構(gòu)和軟件環(huán)境實(shí)現(xiàn)結(jié)果進(jìn)行比較。實(shí)驗(yàn)表明,基于HFK的 LS-SVM硬件實(shí)現(xiàn)結(jié)構(gòu)具有分類準(zhǔn)確率高、訓(xùn)練速度快等優(yōu)點(diǎn)。在以上研究基礎(chǔ)上,嘗試將研究成果應(yīng)用于某藥廠的琥乙紅霉素片 NIR光譜數(shù)據(jù)分析,從而

3、鑒別藥品的真假。本文的主要工作如下:
　　1、提出基于HFK的LS-SVM FPGA計(jì)算結(jié)構(gòu),并使用VHDL實(shí)現(xiàn)。其中包括并行、串行訓(xùn)練硬件計(jì)算結(jié)構(gòu)以及決策函數(shù)硬件實(shí)現(xiàn)結(jié)構(gòu)。
　　2、使用UCI標(biāo)準(zhǔn)數(shù)據(jù)集對(duì)基于HFK的LS-SVM FPGA并行、串行計(jì)算結(jié)構(gòu)的硬件資源消耗、訓(xùn)練速度、分類準(zhǔn)確率等性能參數(shù)進(jìn)行測(cè)試。實(shí)驗(yàn)表明:并行、串行計(jì)算結(jié)構(gòu)都能對(duì)線性可分和線性不可分問(wèn)題進(jìn)行較好的分類,驗(yàn)證了該硬件計(jì)算結(jié)構(gòu)的正確性。隨著訓(xùn)練樣

4、本數(shù)的增加,并行計(jì)算結(jié)構(gòu)硬件資源的消耗量幾乎成線性增長(zhǎng),而串行計(jì)算結(jié)構(gòu)硬件資源的消耗量增長(zhǎng)比較小,這是串行計(jì)算結(jié)構(gòu)的一大優(yōu)點(diǎn)。但對(duì)于硬件資源寬裕并且對(duì)速度要求更高的場(chǎng)合,并行計(jì)算結(jié)構(gòu)將是一個(gè)很好的選擇。
　　3、將基于HFK的LS-SVM FPGA實(shí)現(xiàn)結(jié)構(gòu)與基于高斯核函數(shù)的LS-SVM FPGA實(shí)現(xiàn)結(jié)構(gòu)性能參數(shù)進(jìn)行比較。實(shí)驗(yàn)表明:同樣的數(shù)據(jù)集,兩者消耗相同的硬件資源,都能獲得較高的分類準(zhǔn)確率,但硬件友好核函數(shù)能獲得更快的訓(xùn)練速度,

5、最高可達(dá)到5.1倍?；趦煞N核函數(shù)的硬件實(shí)現(xiàn)結(jié)構(gòu)獲得與軟件實(shí)現(xiàn)方式相近的分類準(zhǔn)確率,進(jìn)一步證明本文提出的LS-SVM硬件實(shí)現(xiàn)的正確性。
　　4、利用ModelSim仿真平臺(tái)對(duì)本文提出的基于HFK的LS-SVM決策函數(shù)硬件計(jì)算結(jié)構(gòu)進(jìn)行二分類和多分類實(shí)驗(yàn)。使用適當(dāng)?shù)亩c(diǎn)數(shù)精度,該硬件實(shí)現(xiàn)方法獲得與LIBSVM軟件包同樣的分類準(zhǔn)確率。本文還對(duì) LS-SVM的輸入?yún)?shù)采用定點(diǎn)數(shù)進(jìn)行運(yùn)算做了初步的研究;在不降低 LS-SVM決策函數(shù)分類性能

6、的情況下,獲得了輸入?yún)?shù)的最小位數(shù)。由于SVM的決策函數(shù)結(jié)構(gòu)形式與LS-SVM的相同,因此,該計(jì)算方案同樣適用于SVM。
　　5、將基于HFK的LS-SVM并行、串行FPGA計(jì)算結(jié)構(gòu)以及基于高斯核函數(shù)的FPGA計(jì)算結(jié)構(gòu)分別應(yīng)用于某藥廠琥乙紅霉素片NIR光譜建模及分析。由于單個(gè)NIR光譜數(shù)據(jù)樣本采樣點(diǎn)比較多(維數(shù)比較高),我們首先采用PLS算法對(duì)NIR光譜數(shù)據(jù)進(jìn)行降維;然后,采用基于兩種核函數(shù)的硬件計(jì)算結(jié)構(gòu)以及軟件實(shí)現(xiàn)方式進(jìn)行比較研