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基于细胞神经网络的逻辑函数设计与实现

摘要第1-5页
ABSTRACT第5-11页
第一章 绪论第11-18页
   ·研究背景及意义第11-12页
   ·国内外研究现状及进展分析第12-16页
     ·动态逻辑计算国内外研究现状第12-14页
     ·基于混沌单元的逻辑门原理第14-15页
     ·细胞神经网络第15-16页
   ·主要研究内容和章节分布第16-18页
第二章 基于细胞神经网络的动态逻辑门的设计第18-33页
   ·细胞神经网络简介第18-21页
   ·布尔函数的概念第21-22页
   ·基于 CNN 的动态逻辑门设计第22-26页
     ·细胞神经网络平衡点设计第22-24页
     ·基于 CNN 的逻辑门模板参数设计第24-26页
   ·基于非耦合 CNN 的动态逻辑门实现第26-30页
     ·基于 CNN 的逻辑门电路及仿真第26-28页
     ·动态逻辑门的输入端噪声容限分析第28-30页
   ·动态逻辑门的改进第30-32页
   ·本章小结第32-33页
第三章 基于 CNN 的布尔函数的实现及应用第33-47页
   ·布尔函数的分类第33-35页
   ·线性不可分布尔函数分解算法第35-38页
     ·线性不可分布尔函数分解算法介绍第35-36页
     ·适用于 CNN 系统的线性不可分布尔函数分解算法第36-38页
   ·基于 CNN 的 BCD 七段数码管译码器的实现第38-43页
     ·实现译码器的布尔函数及其分解第38-40页
     ·实现 c 段位输出的运放电路验证及仿真结果第40-42页
     ·设计基于 CNN 的 BCD 译码器印刷电路板第42-43页
   ·基于通用 CNN 的线性不可分布尔函数的实现第43-46页
   ·本章小结第46-47页
第四章 基于细胞神经网络的进化电路设计第47-63页
   ·进化电路设计算法第47-49页
     ·进化电路问题的起源和概念第47-48页
     ·将遗传算法用于进化电路设计第48-49页
   ·基于两输入布尔函数的组合逻辑电路进化设计第49-55页
     ·逻辑门的分类第49-51页
     ·进化电路设计的基本思想第51-52页
     ·个体编码方式第52-53页
     ·个体评价策略和输出端的选择第53-54页
     ·个体的交叉和变异操作第54页
     ·实现步骤第54-55页
   ·硬件描述语言实现 CNN第55-59页
     ·VHDL 语言介绍第55-56页
     ·Quartus II 开发工具介绍第56页
     ·VHDL 实现 CNN第56-59页
   ·实验电路和仿真结果第59-62页
     ·演化一位全加器第59-60页
     ·演化两位全加器第60-62页
   ·本章小结第62-63页
第五章 总结与展望第63-65页
   ·全文总结第63页
   ·本文的主要工作和创新点第63-64页
   ·后续工作展望第64-65页
参考文献第65-69页
致谢第69-70页
在学期间的研究成果及发表的学术论文第70页

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