Étape 1: 1. INTRODUCTION
La calculatrice traditionnelle ne parvient pas toujours à faire face aux problèmes qui
exigent le calcul intensif comme la reconnaissance des formes, contrôle des mouvements des robots,
décisions en tenant la base sur une grande quantité de données avec bruit etc.. En conséquence, autres
méthodes de traitement de l’information ont été approchés et traitement distribué est un
d'entre eux. Un de ces sens non conventionnelles d’information processing, qui
répond aux nombreuses exigences ci-dessus est représenté par les réseaux de neurones artificiels
(calcul neuronal).
Le présent document aborde la simulation, avec l’aide de neurones
réseaux, des circuits logiques combinatoires (CLC). La section 2 présente des notions sur
Conception de la CLC et illustre la difficulté de concevoir des CLC complexe. Section 3 montre
un exemple de simulation avec des réseaux de neurones artificiels feed-forward. Dans le dernier
section que des conclusions sur notre approche sont montrées.
2. CIRCUITS LOGIQUES COMBINATOIRES
Un circuit de logique combinatoire (CLC) est un circuit électronique avec n entrées,
remarqué par X1, X 2,..., Xn et m sorties, noté par Z1, Z2,..., Zm, pour lesquelles les sorties
pourrait être exprimée selon les entrées à l’aide d’un modèle mathématique tels que :
Z1 = f1 (X 1, X 2,..., Xn)
Z2 = f2 (X 1, X 2,..., Xn)
……………………
ZI = fi (X1, X2,..., Xn)
……………………
ZM = fm (X1, X2,..., Xn)
Dans la synthèse d’un circuit CLC généralement on commence par classer le fonctionnement
conditions selon les exigences imposées par une table de vérité et de la
spécification de l’état de fonctionnement et de non-fonctionnement. Les étapes suivantes sont
en cause :
•
Énoncé du problème ; Formulation de la table de vérité ;
•
Minimisation de la fonction de vérité ;
•
Corrélés minimisation des fonctions commutation ; Schéma d’analyse et
élimination du risque ;
•
Mise en œuvre matérielle des fonctions logiques.
