| 摘要 | 第5-6页 |
| ABSTRACT | 第6-7页 |
| 符号对照表 | 第11-12页 |
| 缩略语对照表 | 第12-16页 |
| 第一章 绪论 | 第16-22页 |
| 1.1 研究背景与意义 | 第16-18页 |
| 1.1.1 研究背景 | 第16页 |
| 1.1.2 研究目标及意义 | 第16-18页 |
| 1.2 国内外研究现状及发展趋势 | 第18-20页 |
| 1.2.1 国内外研究现状 | 第18-19页 |
| 1.2.2 发展趋势 | 第19-20页 |
| 1.3 本文内容及结构安排 | 第20-22页 |
| 1.3.1 本文主要内容 | 第20页 |
| 1.3.2 本文结构安排 | 第20-22页 |
| 第二章 脉冲神经网络结构及其特点介绍 | 第22-34页 |
| 2.1 神经网络的发展概况及趋势 | 第22-23页 |
| 2.1.1 神经网络的发展概况 | 第22页 |
| 2.1.2 神经网络的发展趋势 | 第22-23页 |
| 2.2 脉冲神经网络介绍 | 第23-25页 |
| 2.2.1 生物脉冲神经元 | 第23-24页 |
| 2.2.2 脉冲神经网络概述 | 第24-25页 |
| 2.3 典型脉冲神经网络结构分析 | 第25-32页 |
| 2.3.1 脉冲神经网络学习机制 | 第25-26页 |
| 2.3.2 脉冲神经网络的神经元模型 | 第26-31页 |
| 2.3.3 脉冲神经网络的抑制机制 | 第31-32页 |
| 2.4 本章小结 | 第32-34页 |
| 第三章 SNN处理器的体系结构与设计方案 | 第34-42页 |
| 3.1 SNN处理器设计需求 | 第34页 |
| 3.2 SNN处理器设计所需解决问题及处理方案 | 第34-37页 |
| 3.2.1 外部数据存储与通信接口 | 第34-35页 |
| 3.2.2 事件驱动的实现及脉冲产生方式 | 第35页 |
| 3.2.3 网络通信及信息交换 | 第35-36页 |
| 3.2.4 可配置且可复用的结构设计 | 第36-37页 |
| 3.2.5 侧抑制的实现 | 第37页 |
| 3.3 SNN处理器的体系结构及总体设计方案 | 第37-40页 |
| 3.4 本章小结 | 第40-42页 |
| 第四章 SNN处理器的电路设计与验证 | 第42-58页 |
| 4.1 SNN处理器的FPGA实现 | 第42-43页 |
| 4.1.1 FPGA的原理及应用 | 第42页 |
| 4.1.2 基于KC705开发板的SNN处理器实现 | 第42-43页 |
| 4.2 外部数据存储与通信接口电路的设计与验证 | 第43-47页 |
| 4.2.1 外部数据存储与通信接口电路设计 | 第43-46页 |
| 4.2.2 外部数据存储与通信接口电路的测试验证 | 第46-47页 |
| 4.3 事件驱动实现方式和脉冲发生器的电路设计与验证 | 第47-49页 |
| 4.3.1 事件驱动实现方式和脉冲发生器的电路设计 | 第47-48页 |
| 4.3.2 事件驱动的实现及脉冲发生器的测试验证 | 第48-49页 |
| 4.4 神经元内部响应及复用功能的电路设计与验证 | 第49-52页 |
| 4.4.1 神经元内部响应及复用功能的电路设计 | 第49-51页 |
| 4.4.2 神经元内部响应及复用功能的测试验证 | 第51-52页 |
| 4.5 神经元模块整体可配置可复用的电路设计与验证 | 第52-54页 |
| 4.5.1 神经元模块整体可配置可复用的电路设计 | 第52-53页 |
| 4.5.2 神经元模块整体可配置可复用的测试验证 | 第53-54页 |
| 4.6 侧抑制功能的电路设计与验证 | 第54-55页 |
| 4.6.1 侧抑制功能的电路设计 | 第54页 |
| 4.6.2 侧抑制功能的测试验证 | 第54-55页 |
| 4.7 分类器模块的电路设计与验证 | 第55-56页 |
| 4.7.1 分类器模块的电路设计 | 第55-56页 |
| 4.7.2 分类器模块的测试验证 | 第56页 |
| 4.8 SNN处理器系统仿真验证 | 第56-57页 |
| 4.9 本章小结 | 第57-58页 |
| 第五章 SNN处理器的实际应用测试 | 第58-64页 |
| 5.1 SNN算法设计及其计算方法 | 第58-59页 |
| 5.1.1 网络结构和神经元模型 | 第58-59页 |
| 5.1.2 网络训练方法 | 第59页 |
| 5.2 算法的工程化改进 | 第59-61页 |
| 5.2.1 神经元模型的改进 | 第60页 |
| 5.2.2 神经元权值调节方法的改进 | 第60-61页 |
| 5.3 算法仿真结果 | 第61-62页 |
| 5.4 SNN处理器识别结果及分析 | 第62-63页 |
| 5.5 本章小结 | 第63-64页 |
| 第六章 总结与展望 | 第64-66页 |
| 6.1 全文总结 | 第64页 |
| 6.2 研究展望 | 第64-66页 |
| 参考文献 | 第66-70页 |
| 致谢 | 第70-72页 |
| 作者简介 | 第72-73页 |
