| 致谢 | 第5-7页 |
| 摘要 | 第7-9页 |
| Abstract | 第9-10页 |
| 缩略词表 | 第11-15页 |
| 1 绪论 | 第15-23页 |
| 1.1 课题的背景及意义 | 第15-18页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第18-20页 |
| 1.3 本论文的主要工作 | 第20-21页 |
| 1.4 论文的组织结构 | 第21-23页 |
| 2 海马体数学模型及模型系数估计 | 第23-45页 |
| 2.1 海马体结构 | 第23-24页 |
| 2.2 海马体数学模型 | 第24-30页 |
| 2.2.1 广义函数相加模型 | 第26-27页 |
| 2.2.2 广义拉盖尔-沃尔泰拉模型 | 第27-30页 |
| 2.3 海马体数学模型系数估计 | 第30-44页 |
| 2.4 本章小结 | 第44-45页 |
| 3 基于并行架构的海马体神经网络生物芯片的设计与实现 | 第45-80页 |
| 3.1 海马体神经网络的并行架构 | 第45-61页 |
| 3.1.1 工作阶段控制模块 | 第46页 |
| 3.1.2 高斯随机数产生器模块 | 第46-56页 |
| 3.1.3 存储空间配置方案 | 第56-58页 |
| 3.1.4 卷积单元 | 第58-61页 |
| 3.1.5 阈值触发模块 | 第61页 |
| 3.2 海马体神经网络生物芯片的设计验证流程 | 第61-67页 |
| 3.2.1 ASIC设计验证流程 | 第61-62页 |
| 3.2.2 低功耗设计 | 第62-63页 |
| 3.2.3 设计中电气规则检查问题的预防 | 第63-64页 |
| 3.2.4 静态时序分析 | 第64-67页 |
| 3.3 芯片的版图及裸片图 | 第67-68页 |
| 3.4 芯片的封装 | 第68-74页 |
| 3.5 芯片的测试 | 第74-78页 |
| 3.6 本章小结 | 第78-80页 |
| 4 基于分时复用架构的海马体神经网络生物芯片的设计与实现 | 第80-98页 |
| 4.1 海马体神经网络的分时复用架构 | 第80-86页 |
| 4.1.1 工作阶段控制模块 | 第81-82页 |
| 4.1.2 高斯随机数产生器模块 | 第82页 |
| 4.1.3 存储空间配置方案 | 第82-84页 |
| 4.1.4 卷积单元 | 第84-86页 |
| 4.1.5 阈值触发模块 | 第86页 |
| 4.2 芯片的版图及裸片图 | 第86-87页 |
| 4.3 芯片的封装 | 第87-92页 |
| 4.4 芯片的测试 | 第92-97页 |
| 4.5 本章小结 | 第97-98页 |
| 5 总结和展望 | 第98-108页 |
| 5.1 总结 | 第98-99页 |
| 5.2 展望 | 第99-108页 |
| 5.2.1 二阶海马体神经网络生物芯片的设计 | 第99-106页 |
| 5.2.2 模型训练的进一步研究 | 第106页 |
| 5.2.3 模型稀疏特性的研究与电路设计 | 第106-107页 |
| 5.2.4 更先进的后端设计技术 | 第107-108页 |
| 参考文献 | 第108-114页 |
| 作者简历及在学期间所取得的科研成果 | 第114页 |