液态状态机 (LSM) 是一种使用时间神经元进行计算的方法，与标准人工神经网络不同，它可用于直接对固有时间数据进行分类。 它也被提出作为某些大脑功能的自然模型。 通过这段代码，我们表明通常由 Maass 等人定义的液体状态机不能作为大脑功能的自然模型。 这是因为它们很容易受到模型部分故障的影响。 该代码通过指定某些类型的拓扑约束（例如“小世界假设”）解决了这个问题，这些拓扑约束被认为在生物学上是合理的，可以在这个意义上恢复 LSM 的鲁棒性。 有关更多详细分析，Hazan, H. 和 Manevitz, L.，液态机中的拓扑约束和鲁棒性，专家系统与应用，第 39 卷，第 2 期，第 1597-1606 页， //dx.doi.org/10.1016

有限状态机（Finite State Machine）是一种时序机，它源自于人们将一个复杂的问题分割成多个简单的部分来处理的思想。状态机通过时钟驱动下的有多个状态，以及状态之间的跳转规则来实现复杂的逻辑，一旦当前的状态确定，也就明确了相关的输入输出。 有限状态机主要分为两个类型：第一类，如果输出只和当前状态有关而和输入无关，称之为Moore状态机；第二类，输出不仅和当前状态有关也和输入有关，称之为Melay型状态机。本节将主要介绍这两类状态机、状态编码以及使用VHDL和Verilog语言描述的设计范例。

一组用于在可视节点编辑器中统一设计AI的工具。 用于： 行为树。 有限状态机。 实现自己的AI图。 通往v0.2.0的道路 如果您有兴趣在development分支中进行更改，那么我正在更新此存储库。 也可以随时与您有关如何改进这些工具的任何建议不一致。 发生了什么变化？ 关注点分离。 仅将xNode用作序列化和行为构建器工具。 不对运行时执行的方式做任何假设。 交互行为而不是字典的黑板。 使用新的复合节点Active Selector和Active Sequencer进行行为树检修。 其他可能的变化 AI行为的标准化版本。 基于实用程序的行为树。 一些样品。 主要特点 行为树

无状态 直接在Go代码中创建状态机和基于轻量级状态机的工作流： phoneCall := stateless . NewStateMachine ( stateOffHook ) phoneCall . Configure ( stateOffHook ). Permit ( triggerCallDialed , stateRinging ) phoneCall . Configure ( stateRinging ). OnEntryFrom ( triggerCallDialed , func ( _ context. Context , args ... interface {}) error { onDialed ( args [ 0 ].( string )) return nil }). Permit ( triggerCallConnected

The shortcomings of the existing single Finite State Machine (FSM) model and diagnosis method are given by analyzing the single FSM model and problem model. Then, according to the shortcomings of the current single FSM error model, a new state machine model and problem model are proposed, that is, t