目录 1
引言 1
§0.1问题简介 2
§0.2本论文主要工作概述 3
§0.3本论文的工作安排 3
第一章 神经计算仿真手段 4
§1.1神经网络计算与结构 4
1.1.1神经计算形式化描述 4
1.1.2网络结构与计算模型 5
1.1.3模糊神经网络 8
§1.2全硬件神经元一一对应方式仿真手段 9
1.2.1VLSI神经计算仿真 9
1.2.2光学神经计算仿真 9
§1.3通用神经计算仿真手段 10
1.3.1基于现代数字计算机的纯软件仿真 10
1.3.2神经计算加速板仿真 11
1.3.3并行处理机阵列神经计算仿真 12
小结 13
§2.1硬件结构与性能分析 14
2.1.1单处理器仿真 14
第二章 常用的神经计算仿真手段分析 14
2.1.2多处理器并行仿真 16
§2.2软件模拟分析 17
2.2.1软件时空性分析 18
2.2.2实现方法分析 20
小结 21
3.1.1体系结构 22
第三章 一种高灵活性的通用的神经计算机结构及其神经计算方法 22
§3.1高灵活性的通用神经计算机体系结构 22
3.1.2硬件系统性能 23
3.1.3神经计算部件 24
3.1.4神经元的仿真过程 25
§3.2通用的神经计算仿真方法 26
3.2.1通用的神经计算公式 26
3.2.2专有的指令系统 27
小、结 28
3.2.3固化非线性传递函数 28
第四章 高灵活性的通用神经计算机的神经计算特点剖析 29
§4.1通用的神经计算公式分析 29
4.1.1计算公式的内涵 29
4.1.2计算的通用性 29
4.1.3计算的灵活性 30
§4.2参数分析 30
4.2.1模型分析 30
4.2.2参数分析 31
4.2.3网络重复性 32
§4.3固化非线性传递函数分析 32
§4.4神经计算性能分析 33
4.41.1硬件特点与速度 33
4.41.2通用性与计算效率 33
小结 34
5.1.1Tc和Td的概念 35
5.1.2Tc和Td的计算 35
§5.1软件的结构与性能 35
第五章 软件实验研究 35
§5.2软件实验 37
5.2.1有关乘加操作的实验 37
5.2.2有关非线性传递函数的实验 38
§5.3实验结果分析 39
小结 39
6.1.2网络利类模拟能力评价 45
6.1.1网络规模模拟能力评价 45
§6.1网络模拟能力评价 45
第六章 高灵活性的通用神经计算机的神经计算性能评价 45
§6.2网络计算能力评价 46
6.2.1前向计算 46
6.2.2反向修改计算 46
§6.3网络计算效率评价 46
6.3.1只考虑乘加运算比较 46
6.3.2溶入非线性传递函数的比较 48
小结 49
总结 50
参考文献 52