| 摘要 | 第4-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 第1章 绪论 | 第11-18页 |
| 1.1 课题研究背景及意义 | 第11-13页 |
| 1.2 课题研究现状 | 第13-15页 |
| 1.3 本文的主要研究内容及结构安排 | 第15-18页 |
| 第2章 人工神经网络电路实现基础模型 | 第18-32页 |
| 2.1 生物神经元模型 | 第18-19页 |
| 2.2 人工神经元模型 | 第19-20页 |
| 2.3 人工神经网络电路实现基础模型 | 第20-21页 |
| 2.4 人工神经网络基础模型的分类 | 第21-22页 |
| 2.5 单层前向网络 | 第22-26页 |
| 2.5.1 单层感知器 | 第22-24页 |
| 2.5.2 自适应线性元件 | 第24-26页 |
| 2.6 多层前向网络 | 第26-31页 |
| 2.6.1 多层感知器 | 第26-27页 |
| 2.6.2 BP神经网络与BP算法 | 第27-30页 |
| 2.6.3 径向基函数(RBF)神经网络 | 第30-31页 |
| 2.7 本章总结 | 第31-32页 |
| 第3章 神经网络突触的电路实现 | 第32-46页 |
| 3.1 宽范围线性可调OTA电路 | 第32-40页 |
| 3.1.1 基本差分式OTA | 第33-34页 |
| 3.1.2 基本差分式OTA偏置电流电路 | 第34-35页 |
| 3.1.3 提出的线性可调OTA | 第35-36页 |
| 3.1.4 LOTA的性能分析 | 第36-37页 |
| 3.1.5 误差分析 | 第37-38页 |
| 3.1.6 仿真分析 | 第38-40页 |
| 3.2 电流模式乘法器电路 | 第40-45页 |
| 3.2.1 电路设计 | 第40-42页 |
| 3.2.2 乘法器电路性能分析 | 第42页 |
| 3.2.3 MOS管失配的影响 | 第42-43页 |
| 3.2.4 仿真分析 | 第43-45页 |
| 3.3 本章总结 | 第45-46页 |
| 第4章 神经元激励函数的电路实现 | 第46-58页 |
| 4.1 阈值函数的电路实现 | 第46-47页 |
| 4.2 可编程双极性Sigmoid函数及其导数的电路实现 | 第47-55页 |
| 4.2.1 双极性Sigmoid激活函数发生器的设计 | 第48页 |
| 4.2.2 输入I-V变换电路 | 第48-50页 |
| 4.2.3 差分跨导电路 | 第50-51页 |
| 4.2.4 输出I-V转换器 | 第51页 |
| 4.2.5 双极性Sigmoid函数的导函数的实现 | 第51-52页 |
| 4.2.6 电路的可编程性和仿真分析 | 第52-55页 |
| 4.3 梯形函数电路 | 第55-57页 |
| 4.3.1 梯形激活函数(TAF) | 第55页 |
| 4.3.2 梯形激活函数(TAF)的电路实现 | 第55-57页 |
| 4.4 本章总结 | 第57-58页 |
| 第5章 前馈人工神经网络的实现与应用 | 第58-65页 |
| 5.1 前馈人工神经网络的实现 | 第58-59页 |
| 5.2 解决异或问题 | 第59-61页 |
| 5.3 一维数据分类 | 第61-63页 |
| 5.4 二维数据分类 | 第63-64页 |
| 5.5 本章总结 | 第64-65页 |
| 第6章 版图设计 | 第65-71页 |
| 6.1 版图设计基本流程 | 第65-66页 |
| 6.2 版图设计工具平台 | 第66-67页 |
| 6.3 版图设计 | 第67-68页 |
| 6.3.1 寄生优化设计 | 第67-68页 |
| 6.3.2 噪声防护 | 第68页 |
| 6.3.3 匹配设计 | 第68页 |
| 6.4 电路版图实现 | 第68-70页 |
| 6.4.1 LOTA的版图实现 | 第69页 |
| 6.4.2 电流模式乘法器的版图实现 | 第69页 |
| 6.4.3 Sigmoid函数及其导函数电路的版图实现 | 第69-70页 |
| 6.4.4 TAFC的版图实现 | 第70页 |
| 6.5 本章总结 | 第70-71页 |
| 第7章 总结与展望 | 第71-73页 |
| 参考文献 | 第73-78页 |
| 致谢 | 第78-79页 |
| 个人简历、在校期间发表学术论文与研究成果 | 第79页 |
