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群体智能算法可并行性分析及其软硬件协同设计

摘要第1-4页
ABSTRACT第4-7页
第一章 绪论第7-13页
   ·课题背景第7-11页
     ·并行性运算的发展与趋势第7-9页
     ·优化算法的并行性分析及其实现第9-10页
     ·嵌入式微处理器的发展第10-11页
   ·课题的目的与意义第11-12页
   ·课题的主要内容与组织结构第12页
   ·本章小结第12-13页
第二章 粒子群算法的收敛性分析及其并行性分析第13-26页
   ·粒子群算法的介绍及其收敛性分析第13-21页
     ·粒子群算法及其改进算法的介绍第13-19页
     ·粒子群算法的收敛性分析第19-21页
   ·粒子群算法的应用第21-22页
   ·量子粒子群算法及其改进算法简单介绍第22-24页
     ·量子粒子群算法第22-23页
     ·基于粒子间协作的量子粒子群算法第23-24页
   ·量子粒子群算法的并行性分析第24-25页
   ·量子粒子群算法的应用第25页
   ·本章小结第25-26页
第三章 软硬件协同设计第26-56页
   ·算法并行逻辑设计模型与软件环境介绍第26-39页
     ·Xilinx ISE10.1 介绍第26-33页
     ·Modelsim 仿真器介绍第33-36页
     ·Verilog 语言介绍第36-38页
     ·算法并行逻辑设计思路第38-39页
   ·算法的硬件并行设计第39-54页
     ·基于FPGA 硬件平台的介绍第39-40页
     ·并行算法架构中主要的控制模块设计第40-49页
     ·其他一些计算模块的设计第49-51页
     ·QPSO/CQPSO 算法的硬件设计思路第51-53页
     ·HC164 驱动数码管模块第53-54页
   ·系统综合仿真、烧写实验第54-55页
   ·本章小结第55-56页
第四章 算法的FPGA 实现及其实验数据分析第56-63页
   ·前言第56页
   ·算法的硬件加载与配置第56-60页
   ·数据分析第60-62页
     ·基于MATLAB 软件下实验数据与FPGA 并发设计试验下数据的分析第60-62页
     ·粒子的收敛精度分析第62页
   ·本章小结第62-63页
第五章 结论与展望第63-64页
致谢第64-65页
参考文献第65-69页
附录:作者在攻读硕士学位期间发表的论文第69页

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