K-NEAREST NEIGHBORS ASSOCIATIVE MEMORY

• Main Authors: AKAZAWA, TOSHINOBU, MATTAUSCH, HANS JUERGEN, YAMASAKI, SHOGO
• Format: Patent
• Language: English; French; Japanese
• Published: 29.01.2015
• Subjects: CALCULATING; COMPUTER SYSTEMS BASED ON SPECIFIC COMPUTATIONAL MODELS; COMPUTING; COUNTING; ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING; INFORMATION STORAGE; PHYSICS; STATIC STORES

A k-nearest neighbors associative memory (100) is provided with: a clock count type associative memory (10) which retains R pieces of reference data and outputs, for each of the R pieces of reference data, a match signal that becomes active when the clock count corresponding to the distance between that piece of reference data and given search data has been reached; a k-nearest neighbors search circuit (20) which detects when any K match signals among the R match signals output from the clock count type associative memory have become active, and then holds the R match signals; and a k-nearest neighbors clustering circuit (30) which selects k pieces of class data, each of which is among R pieces of class data representing the classes of the R pieces of reference data and is associated with one of the k active match signals held by the k-nearest neighbors search circuit, and determines the class indicated by the largest number of pieces of data when the k pieces of class data are classified by class. La présente invention concerne une mémoire associative à k voisins les plus proches (100) comprenant : une mémoire associative du type à décompte d'horloge (10) qui retient R données de référence et fournit en sortie, pour chacune des R données de référence, un signal de concordance passant à l'état actif lorsque le décompte d'horloge correspondant à la distance entre la donnée de référence et des données de recherche définies a été atteint ; un circuit de recherche des k voisins les plus proches (20) qui détecte l'instant où K signaux de concordance quelconques parmi les R signaux de concordance fournis en sortie par la mémoire associative du type à décompte d'horloge sont devenus actifs, puis conserve les R signaux de concordance ; et un circuit de regroupement des k voisins les plus proches (30) qui sélectionne k données de classes, dont chacune se situe parmi R données de classes représentant les classes des R données de référence et est associée à l'un des k signaux de concordance actifs conservés par le circuit de recherche des k voisins les plus proches, et détermine la classe indiquée par le nombre le plus grand de données, lorsque les k données de classe sont classées par classe.