基于单片机的BP神经网络训练方法及系统

本发明涉及一种基于单片机的BP神经网络训练方法及系统。所述方法包括：将BP神经网络的权重、偏置、激活值从浮点数转换为定点数，剪除非必要权重，得到优化后的BP神经网络；利用单片机外部扩展接口连接存储器，利用单片机SPI接口连接外部flash，且所述存储器、外部flash采用DMA通道进行数据传输；将BP神经网络对应的目标算法进行模块化处理集成在单片机；在所述优化后的单片机上对所述优化后的BP神经网络进行训练。通过对BP神经网络算法进行优化、扩展存储资源、算法模块化处理，能够提升单片机的处理能力，能够在小型化、低功耗的嵌入式系统中实现复杂的神经网络计算，降低硬件成本，提高计算效率，优化存储空间利用率，降低系统功耗。