本发明提供一种基于不完全指定函数的神经网络硬件实现方法及系统，该方法包括：对神经网络的输入数据及权值进行量化，并获取非零权值的位置索引；遍历训练集，基于不完全指定函数根据所述非零权值的位置索引获取与所述非零权值有关的多个数据集合；基于所述多个数据集合进行逻辑最小化，生成基于不完全指定函数的布尔逻辑表达式，根据所述布尔逻辑表达式的立方体以及所述布尔逻辑表达式中的逻辑变量，确定闪存逻辑阵列规模及内部端口连线；根据闪存逻辑阵列规模及内部端口连线构建闪存逻辑阵列，并构建所述闪存逻辑阵列的外围电路，所述外围电路主要用于对所述闪存逻辑阵列的输出数据进行处理。本发明降低神经网络硬件实现过程中的功耗和延时。