基于数据挖掘探究针灸治疗运动神经元病的取穴规律.pdf

神经元几何形态特征参数的MATLAB实现.pdf

单神经元自适应PID控制器的研究及MATLAB仿真.pdf

神经元自适应PID算法SCL，VAR_INPUT SV:REAL;//设定值 PV:REAL;// 测量值 siteP:REAL:=0.4;//学习速率 P siteI:REAL:=0.35;//学习速率 I siteD:REAL:=0.4;//学习速率 D wkp_1:REAL:=0.1;//比例系数（加权系数随机值） wki_1:REAL:=0.1;//积分系数 wkd_1:REAL:=0.1;//微分系数 K:REAL:=0.12;//神经元的比例系数 LimitHigh:REAL:=100.0;//输出最大值 LimitLow:REAL:=0;//输出最小值 END_VAR VAR_OUTPUT u:REAL;//输出操作值 END_VAR VAR //定义中间变量 e_i:REAL;u_i:REAL;//e_k为基本偏差量 e_1:REAL;//e(k-1) e_2:REAL;//e(k-2) x_1:REAL;//神经元输入信号，初值设为0 x_2:REAL;//神经元输入信号 x_3:REAL;//神经元输入信号 u_1:REAL;// u_2:REAL;// u_3:REAL;// x:REAL; i:INT:=0;//integer i实际为整形 wkp_i:REAL;wki_i:REAL;wkd_i:REAL;//加权系数（第i次） wadd_i:REAL;//权值和 w11_i:REAL;w22_i:REAL;w33_i:REAL;//归一化各权值

改进的单神经元自适应PID控制算法在智能车速度控制系统中的研究与应用.pdf

该软件已由波士顿大学 CNS 技术实验室 ( http://techlab.bu.edu/ ) 的 Bret Fortenberry 实现。 显示突触后细胞中 EPSP 和 IPSP 特性的模型。 该模型允许用户调整 EPSP 和 IPSP 输入的数量、上升和下降时间以及对突触后细胞的加权效应。 该模型显示 EPSP 和 IPSP 的电流以及突触后细胞的尖峰输出。 兴奋性突触后电位 (EPSP) 是由于配体敏感通道打开导致带正电荷的离子流入突触后细胞而引起的突触后膜的暂时去极化。 当连接到树突的兴奋性突触前细胞激发动作电位时，就会接收到 EPSP。 EPSP 信号沿树突向下传播，并与轴突小丘处的其他输入相加。 EPSP 增加神经元膜电位。 当膜电位达到阈值时，细胞将产生动作电位并将信息向下传递到轴突以与突触后细胞进行通信。 EPSP 的强度取决于与体细胞的距离。 信号在树突上衰减，使得

<>中-mnist实验章节，隐藏层中神经元数量变化对实验影响的代码，主要改变隐藏层的“深度深度深度深度深度”，及神经元数量（重复强调）

自己写的HR神经元模型，亲测可用，勿担心，其中I_ext为外加刺激电流，改变此值可得到不同效果

介绍了人工神经元PID调节器基本概念。在控制系统建模过程中假设了边界条件,对水鸟进行了受力分析,确定了水鸟运动方程;绘制了控制系统原理图;建立了基于人工神经元PID调节器的控制模型。利用Simulink软件建立了仿真程序,对运用人工神经元PID调节器的水鸟在受到深度方向上的干扰情况下深度位置的变化情况进行了仿真。将仿真结果与传统PID控制系统仿真结果进行比较,发现运用人工神经元PID调节器控制效果得到了改进。

正弦信号的matlab代码为什么以及如何使用伪代码 为什么要使用伪代码？ 伪代码听起来像是一个通用概念，但您可以将其视为代码的概述。 就像论文/研究论文的大纲一样，您可以从一个简单的大纲开始（第一个示例）。 您还需要考虑信息流，并四处移动段落以创建最佳故事（第二个示例）。 随着论文的继续发展，您的大纲将被填满，最终您仅需关注几个要点（第三个示例）。 最终，所有内容融合在一起，您便拥有了完整的论文（请参阅功能全面的程序）。 伪代码有哪些优点？ 向非程序员介绍您的代码 用它来获取其他程序员的意见/建议 用它来确定代码的最佳逻辑 使用它作为确定代码中对象的方式（有关OOP的帮助） 伪代码可以帮助您分解首先要编码的内容以及要为（TDD）构建的测试 尽管对于伪代码没有真正的规则，但我将给出一些用于每个伪代码示例的基本规则。 我们的示例将是一个相对简单的神经元回路模型。 背景 为了确切地了解程序最终应该做什么，我们应该首先讨论神经元的一些基本属性，以及它们如何影响彼此的活动。 神经元被定义为可以通过电或化学信号处理和传输信息的可电刺激的细胞。 神经元的膜包含专门的蛋白质，这些蛋白质会在神经元的内部