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第一章绪论
1.1课题背景及意义
1.2国内外神经网络研究现状
1.3设计思路及实现手段
1.4本论文的主要工作
第二章神经网络的基本原理和结构设计
2.1误差反向传播算法
2.2BP算法的改进
2.3神经网络结构的确定
2.3.1网络的层数的确定
2.3.2基于信息熵隐含层的神经元数的确定
2.3.3学习速率
2.3.4期望误差的选取
第三章估计器关键单元的优化设计
3.1激励函数的设计与选择
3.1.1数据流实现方式
3.1.2查找表方法
3.1.3泰勒级数展开
3.1.4最小平方法
3.1.5分段近似法
3.2 ALU单元的设计
3.2.1 ALU单元的整体结构
3.2.2乘法器的实现
第四章神经网络数据估计器的FPGA实现
4.1神经网络估计器的框图与模块的划分
4.1.1估计器的基本功能及设计原理
4.1.2系统设计模块的划分
4.2检测模块的设计
4.3算法模块的设计
4.3.1隐含前馈层的设计
4.3.2输出层前馈模块的设计
4.3.3输出层反传模块的设计
4.3.4隐含层反传模块的设计
4.3.5输出层更新模块的设计
4.3.6隐含层更新模块的设计
4.3.7权值初始化及更新问题
4.4控制模块的设计
4.4.1时钟的设计
4.4.2控制信号的设计
第五章估计器的测试与仿真
5.1估计器与PC机数据的传输
5.1.1 PCI总线的选择
5.1.2 PCI总线协议的基本原则
5.1.3 PCI接口的实现
5.2估计器的测试与仿真
第六章结论与展望
6.1本文主要完成的工作
6.2后续工作的展望
致 谢
参考文献
附录1:攻读硕士学位期间发表的论文
附录2:养殖场的实验数据
江苏大学;