| 第一章 概述 | 第1-14页 |
| 1．1 机器人发展趋势 | 第8-10页 |
| 1．2 设计的特点 | 第10-12页 |
| 1．3 人工神经网络在机器人中的应用 | 第12-14页 |
| 第二章 机器人动力学系统实现方案 | 第14-32页 |
| 2．1 采用离线学习方案 | 第14-24页 |
| 2．2 离线学习机器人动力学特性 | 第24-32页 |
| 第三章 神经网络实现技术的研究状况 | 第32-35页 |
| 3．1 实现的种类及国内外的状况 | 第32页 |
| 3．2 神经网络的VLSI实现技术 | 第32-33页 |
| 3．3 神经网络的其它实现 | 第33-35页 |
| 第四章 可编程逻辑及FPGA技术 | 第35-44页 |
| 4．1 编程技术和PLD基础 | 第35-36页 |
| 4．2 FPGA器件结构 | 第36-37页 |
| 4．3 XILINX 9500 CPLD系列 | 第37-39页 |
| 4．4 XILINX FOUNDATION1．5简介 | 第39-44页 |
| 第五章 神经网络硬件体系结构 | 第44-72页 |
| 5．1 DPCM码的原理及特性 | 第44-46页 |
| 5．2 DM串的格式及半加原理 | 第46-52页 |
| 5．3 乘法器的原理与信号格式的设计 | 第52-57页 |
| 5．4 乘法器的电路结构（附时序图） | 第57-59页 |
| 5．5 神经元单元节点的电路结构（附时序图） | 第59-62页 |
| 5．6 第一层网络的系统结构（附时序图） | 第62-64页 |
| 5．7 上层网络的系统结构（附时序图） | 第64-67页 |
| 5．8 神经网络体系的系统结构（附时序图） | 第67-69页 |
| 5．9 其它乘法方案的简介 | 第69-72页 |
| 第六章 附录 | 第72页 |
| 附录1： report of Implementation | 第72-79页 |
| 附录2： 神经网络在不同圆周期频率的激励响应 | 第79-87页 |
| 附录3： 用XILINX的CPLD9108-10-PC84芯片进行平行计算的测试 | 第87-95页 |
| 附录4： SCHEMATIC CIRCUITS． | 第95-90页 |
| 结束语 | 第90-91页 |
| 致谢 | 第91-92页 |
| 参考文献 | 第92-103页 |
