| 摘要 | 第4-5页 |
| abstract | 第5页 |
| 第一章 绪论 | 第8-22页 |
| 1.1 课题介绍 | 第8-9页 |
| 1.2 课题背景和相关工作 | 第9-21页 |
| 1.2.1 FPGA架构介绍 | 第9-12页 |
| 1.2.2 FPGA开发流程和CAD工具 | 第12-15页 |
| 1.2.3 FPGA架构探索相关工作和研究成果 | 第15-21页 |
| 1.3 论文的结构安排 | 第21-22页 |
| 第二章 神经网络 | 第22-25页 |
| 2.1 神经网络的工作原理 | 第22-24页 |
| 2.1.1 典型神经网络（NN）的工作原理 | 第22-23页 |
| 2.1.2 基于知识的神经网络（KBNN）的工作原理 | 第23-24页 |
| 2.2 神经网络的特点 | 第24-25页 |
| 第三章 基于NN模型的FPGA布线通道宽度估计方法 | 第25-37页 |
| 3.1 模型参数 | 第25-27页 |
| 3.1.1 FPGA架构参数 | 第25-27页 |
| 3.1.2 电路参数 | 第27页 |
| 3.2 模型的构建 | 第27-31页 |
| 3.2.1 使用的三层MLP神经网络 | 第28-29页 |
| 3.2.2 训练数据的产生 | 第29页 |
| 3.2.3 GLA和ELM | 第29-31页 |
| 3.3 模型评估结果 | 第31-36页 |
| 3.4 本章小结 | 第36-37页 |
| 第四章 基于知识神经网络模型KBNN的FPGA架构探索 | 第37-58页 |
| 4.1 相关问题陈述 | 第37-39页 |
| 4.2 基于KBNN的建模方法 | 第39-46页 |
| 4.2.1 模型的参数 | 第40页 |
| 4.2.2 基于KBNN的FPGA通道宽度模型 | 第40-43页 |
| 4.2.3 KBNN训练流程 | 第43-46页 |
| 4.3 评估和结果 | 第46-57页 |
| 4.3.1 通道宽度估计 | 第47-50页 |
| 4.3.2 模型的应用 | 第50-57页 |
| 4.4 结论 | 第57-58页 |
| 第五章 基于神经网络模型的异构FPGA架构设计 | 第58-71页 |
| 5.1 相关问题陈述 | 第58-63页 |
| 5.1.1 FPGA异构架构参数 | 第59-60页 |
| 5.1.2 匹配度 | 第60-63页 |
| 5.1.3 架构优化 | 第63页 |
| 5.2 FPGA架构设计探索方法 | 第63-64页 |
| 5.3 平均线长模型 | 第64-67页 |
| 5.3.1 模型的输入 | 第64-65页 |
| 5.3.2 基于KBNN的FPGA平均线长模型 | 第65-67页 |
| 5.4 实验结果 | 第67-70页 |
| 5.4.1 平均线长模型评估 | 第67-69页 |
| 5.4.2 架构探索 | 第69-70页 |
| 5.5 本章小结 | 第70-71页 |
| 第六章 总结与展望 | 第71-73页 |
| 参考文献 | 第73-76页 |
| 发表论文和参加科研情况说明 | 第76-77页 |
| 致谢 | 第77-78页 |
