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摘要：一种基于树突双线性人工神经网络的生物神经元仿真方法，在离线阶段基于生物神经元树突双线性整合法则构造生物神经元的等效人工神经网络模型，利用神经元精细模型数值模拟数据作为训练集进行训练，在在线阶段采用生物神经元的等效人工神经网络模型实现生物神经元动力学仿真。本发明将树突双线性整合法则与人工神经网络相结合来建立生物神经元的等效模型，训练成本低且对于生物神经元动力学的预测准确率高，能够预测生物神经元的阈下膜电位、放电时刻等特征，并且可以实现与生物神经元相同的如方向选择性，一致性检测、逻辑运算等计算特性。与传统的生物神经元动力学仿真方法相比大大缩短了仿真运算时间，为大规模的生物神经元动力学仿真提供了便利。
主权项：1.一种基于树突双线性人工神经网络的生物神经元仿真方法，其特征在于，在离线阶段基于生物神经元树突双线性整合法则构造生物神经元的等效人工神经网络模型，利用神经元精细模型数值模拟数据作为训练集进行训练，在在线阶段采用生物神经元的等效人工神经网络模型实现生物神经元动力学仿真。
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百度查询： 上海交通大学 基于树突双线性人工神经网络的生物神经元仿真方法
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