摘要：提高硬件进化(Evolvable Hardware,简称EHW)的在线自适应能力是EHW追求的重要目标.本文构造了一种基于知识的递增式学习模式,研究了一种面向EHW的自适应学习机制.在加快进化计算收敛速度的同时,利用进化过程中的数据分析,获得了进化方向的预测(知识),有效地排除了可能对系统产生危害行为的个体.对比实验表明,该学习机制比简单的达尔文式进化机制具有明显的优势.为EHW实现自适应目标提供了一种可行的解决思路.

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