1. 研究目的与意义
人工神经网络作为人工智能的关键技术，已经成为世界各国争相发展的战略技术之一，也是新一轮科技革命和产业变革的重要驱动力量。
随着科学技术的发展，可编程逻辑FPGA近年来的发展也越来越快，FPGA具有的集成度高、可重构、低功耗、高性能、可并行计算、开发周期短等优势，非常适合于实现神经网络，但神经网络控制算法复杂且计算量大。
所以用FPGA实现的高性能神经网络系统具有重要理论价值和实际应用价值。
2. 课题关键问题和重难点
关键问题：（1）在神经网络中权的数量很多，加权的计算都用乘法完成，因此首先要利用FPGA实现两个信号的相乘。
（2）在加权计算后，利用FPGA实现脉冲的累加。
（3）运用FPGA实现积分、比例、微分等运算。
3. 国内外研究现状（文献综述）
随着科学事业的进步，近年来，人工神经网络作为人工智能的关键技术，在许许多多的领域中得到了广泛的应用，并且取得了一定的成绩，这也成为世界各个国家争相发展的技术之一。
但是在个别领域中，人工神经网络在通用处理器下无法满足实时性的要求，并且人工神经网络的专用芯片成本比较高、灵活性又比较差。
所以，如果实验利用可编程逻辑FPGA的优势，即高度并行性、低功耗、高性能、可配置性，这种方法可以弥补使用人工神经网络的缺点。
4. 研究方案
观察实验所需要的神经网络的样本值、权值以及与阈值，采用定点数表述。
这样就达到了精度和资源利用率的最佳平衡点，但对于不同的问题，方法会略有不同，例如整数和小数的位长需要结合具体问题具体分析。
在设计加法器时可以用中间级与阈值相加。
5. 工作计划
2022-2022-1学期：第15-16周：选题与定题，完成课题分配后，接受任务书，领会课题含义，按要求查找相关资料和老师进行沟通和学习；第17周：购买、下载和订阅相关阅读资料，理解有关内容；第18周：翻译相关英文资料，在查阅、收集、整理、归纳总结各种资料文献的基础上，提出拟完成本课题的方案； 第19周：学习相关内容，在导师的指导下进行课题详细设计。
购买相关软硬件器材：FPGA开发装置一件，参阅PID神经网络有关资料；2022-2022-2学期：第1-2周：进行课题的需求分析，提交开题报告，在导师指导下，作出修改完善；第3-4周：查阅并学习资料，在导师指导下进行课题模块化设计并进行模块代码编写与调试，熟悉和掌握FPGA的设计方法；第5-6周：使用FPGA的设计方法。
中期检查，根据中期检查的结果进行整改，并向导师汇报毕业设计进度；第7-8周：具体PID神经网络方案的仿真。
以上是毕业论文开题报告，课题毕业论文、任务书、外文翻译、程序设计、图纸设计等资料可联系客服协助查找。
