| 摘要 | 第10-11页 |
| ABSTRACT | 第11-12页 |
| 第一章 绪论 | 第13-20页 |
| 1.1 研究背景 | 第13-17页 |
| 1.1.1 超级计算机发展现状及趋势 | 第13-14页 |
| 1.1.2 脑科学发展现状以及研究趋势 | 第14-15页 |
| 1.1.3 超级计算机与脑神经网络仿真 | 第15页 |
| 1.1.4 神经网络仿真技术发展现状 | 第15-17页 |
| 1.2 研究意义 | 第17-18页 |
| 1.3 本文工作和文章结构 | 第18-20页 |
| 1.3.1 本文工作 | 第18页 |
| 1.3.2 文章结构 | 第18-20页 |
| 第二章 脑神经网络相关知识简述 | 第20-32页 |
| 2.1 计算神经学简介 | 第20-21页 |
| 2.2 神经元模型研究现状 | 第21-27页 |
| 2.2.1 生物神经元的构成 | 第21-22页 |
| 2.2.2 神经元传递信息的方式 | 第22-23页 |
| 2.2.3 神经元模型简述 | 第23-27页 |
| 2.3 突触模型研究现状 | 第27-30页 |
| 2.4 大规模神经网络仿真存在的问题 | 第30-31页 |
| 2.4.1 生物神经网络模型 | 第30页 |
| 2.4.2 大规模神经网络仿真存在的问题 | 第30-31页 |
| 2.5 本章小结 | 第31-32页 |
| 第三章 NEST在TH-1A上部署与测试 | 第32-46页 |
| 3.1 生物神经网络仿真技术研究现状 | 第32-34页 |
| 3.1.1 生物神经网络仿真软件 | 第32-33页 |
| 3.1.2 神经网络仿真平台NEST | 第33-34页 |
| 3.2 仿真软件NEST在TH-1A上的部署 | 第34-35页 |
| 3.3 The Balanced Network在TH-1A上的仿真实现 | 第35-41页 |
| 3.3.1 The Balanced Network介绍 | 第35-36页 |
| 3.3.2 The Balanced Network仿真实现 | 第36-41页 |
| 3.4 NEST的可扩展性及内存占用的测试分析 | 第41-44页 |
| 3.4.1 NEST的可扩展性分析 | 第41-43页 |
| 3.4.2 NEST内存占用与最大网络规模测试 | 第43-44页 |
| 3.5 本章小结 | 第44-46页 |
| 第四章 NEST仿真神经网络性能优化 | 第46-60页 |
| 4.1 NEST构建神经网络模型内存占用分析 | 第46-52页 |
| 4.1.1 神经网络仿真内存开销数据结构分析 | 第46-47页 |
| 4.1.2 神经网络仿真内存开销数学模型 | 第47-49页 |
| 4.1.3 神经网络仿真内存开销计算分析 | 第49-52页 |
| 4.2 数据结构设计方案及理论计算分析 | 第52-56页 |
| 4.2.1 神经元部分数据结构设计方案 | 第52-54页 |
| 4.2.2 神经网络连接数据结构分析及优化方法 | 第54-56页 |
| 4.3 优化结果测试分析 | 第56-59页 |
| 4.3.1 NEST仿真神经网络内存开销测试 | 第56-57页 |
| 4.3.2 大规模脑神经网络仿真时间测试 | 第57-58页 |
| 4.3.3 最大仿真网络规模测试分析 | 第58-59页 |
| 4.4 本章小结 | 第59-60页 |
| 第五章 全尺度脑皮层神经网络建模仿真实现 | 第60-67页 |
| 5.1 全脑尺度脑皮层神经网络模型介绍 | 第60-62页 |
| 5.1.1 全尺度脑皮层神经网络模型概述 | 第60-62页 |
| 5.1.2 层特定型外部输入 | 第62页 |
| 5.2 全尺度本地脑皮层神经网络模型仿真实现 | 第62-66页 |
| 5.2.1 全尺度本地脑皮层神经网络参数分析 | 第62-65页 |
| 5.2.2 脑皮层本地神经网络仿真及测试 | 第65-66页 |
| 5.3 本章小结 | 第66-67页 |
| 第六章 总结和展望 | 第67-69页 |
| 6.1 工作总结 | 第67-68页 |
| 6.2 下一步工作展望 | 第68-69页 |
| 致谢 | 第69-70页 |
| 参考文献 | 第70-74页 |
| 作者在学期间取得的学术成果 | 第74页 |
