神经元模型造句

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三值逻辑神经元模型及推理
然后，我们给出所研究的模型? hodgkin - huxley ( hh )神经元模型的一些基本知识。
为此作者提出了新的用于分类学习的非线性神经元模型- - cc模型以及相应网络结构。
介绍了神经元非模型控制的基本理论和方法，包括面向控制的神经元模型、学习策略、神经元控制系统的一般结构和神经元非模型控制的基本方法； 3
在分析传统神经网络缺陷基础上，运用线性独立函数构建了智能神经元模型，并对这种神经元的知识存储能力进行了理论分析。
然后根据产生神经冲动时动作电位全或无式瞬时快速变化的特点，采用h - h方程作为描述这种变化的神经元模型，结合随机共振理论进行了仿真研究。
建立了三阶混沌神经网络模型，并对其混沌特性进行了数值模拟；仿真分析了非线性混沌神经元模型的混沌特性；探讨了暂态混沌神经网络模型参数的优化选取。
基于模糊数神经网络的实现方法，本文提出一种模糊混沌神经元模型，详细分析了其特性，并且给出了构建模糊混沌神经网络以及确定混沌神经网络联接权值的方法。
除了稳定性之外，极限环以及混沌也是神经网络动态行为研究的重点，本文构造了具有混沌解的两种神经元模型，通过混沌神经元的耦合可以构成混沌神经网络。
在介绍了“相干共振”和“随机共振”的一些概念后，在hh神经元模型的基础上，本文给出了hh方程的一些特性，比如说神经元的兴奋有阈值，在受不同刺激时有不同的响应等。
用神经元模型造句挺难的，這是一个万能造句的方法
在本文的第四章中，我们首先介绍了离散混饨神经元、神经网络模型由来与具体的数学模型，依次给出了该离散神经网络的中不动点存在性与惟一性的分析：稳定性与不稳定性的分析；神经元模型的分枝分析；神经网络中马罗陀意义下混3屯动力学的分析
论文首先阐述了神经网络的基本理论,包括神经元模型,神经网络的基本结构和神经网络的学习方法;分析了具有函数逼近能力的bp网络和径向基函数( rbf )网络实质、技术实现问题,并研究了bp和rbf网络学习算法。
在本文的第五章中，我们给出了一类一维时滞泛函微分方程稳定性的判别法，而这一方程本身可以用来刻画连续的具有动态阈值的神经元模型；此外，我们介绍了非线性指标在心律变异中的具体应用与部分的分析结果，以进一步说明非线性分析在心律变异研究中的有效性和实用性