类脑计算作为一种新兴的非传统计算体系,它通过模仿生物神经系统的结构和工作原理进行计算的方式,有望实现更省电、高效、智能的计算系统,为计算与存储、人工智能等领域带来革命性的突破和发展,引起了国内外的广泛关注。类脑计算的最终表现形式是芯片或计算机,如何在硬件上实现生物神经网络是该领域中一个极具挑战性的技术难题。忆阻器因其具有类似生物体神经元突触的记忆性和可操控性,成为类脑计算中用于研究模拟大脑结构和功能的一个关注热点。本文以忆阻器为基本的单元器件,Aihara混沌神经网络为基础,以现场可编辑逻辑阵列(Field Programmable Gate Array,FPGA)为硬件平台,仿真分析了忆阻器的特性,研究了神经元模型仿真电路以及混沌网络实现方法,对神经网络的硬件实现问题进行了有益的尝试。主要研究工作如下:1、忆阻器模型分析和仿真电路模型构建。基于惠普边界迁移模型,完成了忆阻器数学模型的推导及电学特性的理论分析。应用FPGA辅助设计工具DSP Builder,基于Matlab/simulink,构建了数值仿真电路模型,分析了其电学特性。2、Hodgkin-Huxley(H-H)神经元模型构建与Aihara混沌神经网络模型分析。基于DSP Builder,建立了的H-H流水线离散模型,仿真分析了脉冲电流刺激下该模型的神经元膜电位响应情况,验证了神经元模型电路硬件实现的可行性;推导并简化的Aihara混沌神经网络模型,实现了基于流水线的混沌神经网络,对其输出序列的混沌性进行了分析。3、构建忆阻混沌神经网络流水线数字模型,进行了仿真分析。以忆阻器作为Aihara网络内部权值的更新输入模块,进行了忆阻混沌神经网络数字模型的设计和硬件仿真工作。以包含4个神经元的忆阻混沌神经网络数字模型为例,对各个神经元输出序列的混沌性进行了分析,验证了方法的有效性。4、基于FPGA硬件平台的忆阻神经网络的电路实现将忆阻混沌神经网络数字模型,转化为VHDL语言和QuartusⅡ工程文件,应用QuartusⅡ软件,完成综合、设计实现,进行门级时序仿真,实现了忆阻神经网络的电路初步设计。