我现在只能输入一个I值使其产生一个脉冲图，但不知道该怎么产生脉冲序列#hh模型
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- 2021-02-05 20:34张野野的博客 有各种各样的模型，可以描述神经元的电位变化，发放，比如HH模型等等。但是如果只考虑比较粗糙的一些性质，比如膜电位的简单变化和spike的频率之类，可以直接利用神经元的膜电位性质(与电容类似)，以及其动作电位...
- 2021-01-21 10:40han_hhh的博客 参考资料： 类脑运算--脉冲神经网络（Spiking Neural Network）叙述：https://blog.csdn.net/Yannan_Strath/article/details/105761023 脉冲神经网络的五脏六腑：...脉冲神经元模型 1.IF neuron(int
- 2020-07-02 09:08Tianlong Lee的博客 生物可解释的脉冲神经网络综述 作者：Aboozar Taherkhani, Ammar Belatreche, Yuhua Li, Georgina Cosma, Liam P. Maguire, T.M. McGinnity 译者：TianlongLee 时间：2020 原文链接：A review of learning in ...
- 2020-08-29 15:51Tianlong Lee的博客 Biologically Plausible Spiking Neural Networks 作者：Aboozar Taherkhani, Ammar Belatreche, Yuhua Li, Georgina Cosma, Liam P. Maguire, T.M. McGinnity 译者：TianlongLee ...脉冲神经网络根据
- 2019-11-24 22:50Tianlong Lee的博客 SNN系列/1神经元模型篇_HH模型 参考 [1] Neuron Dynamics [2] Spiking Neurons [3] The Hodgkin Huxley Model [4] 动作电位的形成机制 [5] 霍奇金赫胥黎枪乌贼巨型轴突 1952年发表，1963年获诺贝尔生理...
- 2025-11-10 00:35浮生若梦622的博客 本文介绍了海马锥体神经元电行为的建模研究，通过整合电压钳和电流钳数据，结合Hodgkin-Huxley模型框架，构建了包含多种离子电流的生物物理模型。研究重点分析了三种钠电流（I_Na.trig、I_Na.rep、I_Na-tail）的动力...
- 2021-01-05 12:30二佳啊i的博客 有各种各样的模型，可以描述神经元的电位变化，发放，比如HH模型等等。但是如果只考虑比较粗糙的一些性质，比如膜电位的简单变化和spike的频率之类，可以直接利用神经元的膜电位性质（与电容类似），以及其动作电位...
- 2022-08-25 13:07快乐的小蓝猫的博客 PID调节器是一个在工业控制应用中常见的反馈回路部件，PID是以它的三种纠正算法而命名的。...这种控制器输出的变化与输入控制器的偏差成比例关系。比如说，一个电热器的控制器的比例尺范围是10°C，它的预定值是20°C。
- 迷路的小黑的博客 两级神经元对具有非无限前缘斜率的膜电位变化的输入脉冲作出响应;单级神经元表现出膜电位随无限前缘斜率的变化。当大量输入脉冲在非常接近的时间内出现时，这就导致了两者行为上的差异。然而，根据动态加当量操作的...
- 2021-12-20 20:27火鸡味的锅巴i的博客 人工智能的三大学派： 符号主义 主要观点：知识的基础是符号，思维过程是符号模式的处理过程 知识表示是人工智能的核心，认知就是处理符号，推理就是采用启 发式知识及启发式搜索对问题求解的过程，而推理过程又...
- 2025-06-11 11:09flyair_China的博客 以下是基于SRv6的智能DNS算法设计框架，结合IPv6路由可编程性、动态路径优化及业务感知能力，实现网络性能与用户体验的双重提升：。
- 2025-11-14 07:57废话文学大师568的博客 本文从自组织临界性（SOC）的视角探讨单神经元响应波动的机制，提出将神经元视为大量相互作用离子通道的集合，其兴奋性动态可类比于相变系统。通过实验观察发现，在高刺激率下神经元表现出间歇响应制度，伴随无标度...
- 2025-08-27 05:13alice7model的博客 本文深入解析了时间序列预测的基础模型，包括自回归（AR）模型、非线性自回归模型以及FIR网络的自适应与迭代预测机制。同时，详细阐述了线性和非线性滤波器在预测中的应用，并系统介绍了循环神经网络（RNN）的反馈...
- 2025-10-01 07:35元编程奶的博客 这些表示也可以作为特征学习技术（如非负矩阵分解）的输入，或者直接用作基于深度神经网络系统的特征。 然而，这些方法中只有一个固定的非线性频率尺度，而时间尺度仍然是线性的。由于声音信号包含不同时间和频率...
- 2026-01-10 20:38flyair_China的博客 周期出现 缺陷频率，边带，包络谱 包络分析 轴承诊断 包络谱 齿轮故障 啮合频率及其边带调制现象：f_{mesh} \pm n f_{shaft}故障类型：点蚀、裂纹、断齿 啮合频率f_{mesh}，边带，调制 调制分析 齿轮诊断 齿轮动力学...
- 2025-12-21 08:33flyair_China的博客 参数张量化：将网络参数表示为高阶张量，捕捉多维度复杂关系动力学建模：使用微分方程系统描述参数演化，实现预测性优化量子启发式算法：结合量子计算原理，提升优化搜索效率...利用图神经网络学习网络拓扑的深层特征。
- 2025-12-16 21:31flyair_China的博客 总的来说，单纯复形模型使我们能够“看见”数据中心内部复杂的、群体性的依赖关系，将容灾设计的焦点从“点与线”提升到“面与体”的层次。这为构建真正鲁棒、智能的数据中心提供了坚实的数学基础。
- 2023-02-13 14:48teengad的博客 反应扩散系统（Reaction–diffusion system）是对应于多种物理现象的数学模型。最常见的是一种或多种化学物质浓度在空间和时间上的变化：物质相互转化的局部化学反应，以及导致物质在空间表面扩散的扩散。反应扩散...
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