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基于FPGA大规模神经元网络仿真平台

中文摘要第3-4页
ABSTRACT第4-5页
第1章 绪论第8-16页
    1.1 研究背景和意义第8-9页
    1.2 研究现状第9-11页
    1.3 研究思路第11-12页
    1.4 课题的主要贡献第12-13页
    1.5 内容安排第13-16页
第2章 高速平台的框架设计第16-24页
    2.1 开发平台设计原则第16-17页
    2.2 神经网络计算平台第17-20页
        2.2.1 硬件系统介绍第17-18页
        2.2.2 系统开发流程第18-20页
    2.3 神经元网络结构第20-23页
        2.3.1 神经元模型第20-22页
        2.3.2 突触模型第22-23页
    2.4 本章小结第23-24页
第3章 神经元动态特性与FPGA优化实现第24-56页
    3.1 二间室神经元模型的参数化建模第24-38页
        3.1.1 二间室神经元模型第24-29页
        3.1.2 神经元的动力学分析第29-32页
        3.1.3 优化神经元的流水线设计第32-36页
        3.1.4 硬件实现性能指标分析第36-38页
    3.2 多巴胺神经元模型的参数化建模第38-54页
        3.2.1 多巴胺神经元模型第38-45页
        3.2.2 直流刺激下仿真分析第45-46页
        3.2.3 突触电流模型第46-49页
        3.2.4 硬件设计与性能分析第49-54页
    3.3 本章小结第54-56页
第4章 多FPGA硬件架构设计第56-66页
    4.1 多FPGA系统第56-61页
        4.1.1 硬件拓扑结构第57-59页
        4.1.2 系统配置方案第59-61页
    4.2 系统时钟同步分析第61-64页
    4.3 本章小结第64-66页
第5章 计算平台拓展应用第66-76页
    5.1 自适应性机械臂控制系统第66-69页
        5.1.1 机械臂结构第66-67页
        5.1.2 机械臂仿真第67-68页
        5.1.3 FPGA硬件设计第68-69页
    5.2 神经元放电控制第69-74页
        5.2.1 TC神经元模型第69-71页
        5.2.2 闭环控制系统设计第71-72页
        5.2.3 硬件实现与性能分析第72-74页
    5.3 本章小结第74-76页
第6章 总结和展望第76-78页
    6.1 总结第76-77页
    6.2 展望第77-78页
参考文献第78-84页
发表论文和参加科研情况说明第84-86页
致谢第86页

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