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神经动力学，从单个神经元到网络和模型...

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简介：
The document, titled Neuronal Dynamics From Single Neurons to Networks and Models of Cognition, explores the intricate processes occurring within neuronal systems, progressing from the examination of individual neurons to the construction of complex neural networks and sophisticated cognitive models. Neuronal Dynamics From Single Neurons to Networks and Models of Cognition.pdf represents a comprehensive study of these dynamics.

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  • 神经动力学：从单个神经元到网络及模型...
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    《神经动力学》一书探索了神经系统中信息处理的基本机制，深入分析了单个神经元与整个网络间的复杂互动，并介绍了多种模型以帮助理解大脑的工作原理。 《Neuronal Dynamics From Single Neurons to Networks and Models of Cognition》这本书探讨了从单个神经元到网络以及认知模型的神经动力学过程。
     
  • 基于自动规则生成的动态模糊神经网络.zip_动态模糊神经_动态神经网络_模糊神经_模糊神经网络_神经网络matlab
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    本资源提供了一种基于自动规则生成的动态模糊神经网络方法，并附有Matlab实现代码，适用于研究和学习动态系统建模与控制。 使用MATLAB设计动态模糊神经网络可以实现自动生成规则的功能。
     
  • 从卷积神经网络到脉冲神经网络的Matlab代码.zip
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    本资源包含了一系列从传统卷积神经网络（CNN）过渡至现代脉冲神经网络（SNN）的MATLAB实现代码。通过这些代码，学习者可以深入了解不同类型的神经网络架构及其在MATLAB中的应用实践，促进对深度学习技术中动态变化的理解和研究进展。 不会脉冲神经网络没关系，这个Matlab程序可以将卷积神经网络转换为脉冲神经网络。
     
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    本文介绍了动态模糊神经网络在MATLAB中的实现方法，探讨了该模型的设计原理及其应用价值，为相关领域的研究提供了技术支持。 应用MATLAB编写的动态模糊神经网络的程序实例展示了如何结合模糊逻辑与人工神经网络的优点来处理复杂系统中的不确定性问题。这种类型的模型能够适应环境变化，并且在非线性系统的建模、控制等领域有着广泛的应用前景。通过MATLAB提供的工具箱，如Fuzzy Logic Toolbox和Neural Network Toolbox，可以方便地实现动态模糊神经网络的设计、训练及仿真过程。 该程序实例通常包括以下步骤： 1. 定义输入变量与输出变量； 2. 设计模糊规则集以及隶属度函数； 3. 构建基础的前馈型或递归型人工神经网络架构； 4. 将模糊推理系统嵌入到神经网络中，形成动态调整参数的能力； 5. 利用训练数据对整个混合模型进行优化学习。 这样的程序实例能够帮助研究人员和工程师更好地理解和应用动态模糊神经网络技术，在实际工程项目中有很高的参考价值。
     
  • MATLAB微分方程代码-神经元动力学建模入门：Modeling Neural Dynamics (Python, 单神经元模型, 数学建模...)
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    本教程介绍如何使用MATLAB编写微分方程代码以进行单神经元模型的动力学模拟，结合数学建模与Python编程技巧，适合初学者掌握神经元动力学的基本原理。 本书旨在作为一门为期一学期的数学和计算神经科学课程的教科书，面向数学、自然科学、工程学或计算机科学专业的高等本科生和研究生。对于微分方程式的介绍，仅需具备基本的数学背景知识即可理解。物理学科的学生只需有基础高中物理学的知识背景；而生物学方面则不需要任何先修条件。 本书涵盖了单个神经细胞及其动力模型的研究，以及通过突触和间隙连接耦合的神经元网络模型、群体节律在神经元网络中的起源与功能及突触可塑性等主题。此外，书中还附带了大量的Matlab程序代码资源，在这些程序的帮助下可以生成相关的图表数据。 同时也有从matlab转换而来的Python代码可供参考使用。
     
  • BP_WNN_小波神经网络_神经网络谐波_神经元网络_源码.zip
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    本资源包含基于BP算法优化的小波神经网络模型代码，适用于电力系统中的谐波检测与分析，帮助研究人员和工程师快速实现神经网络应用。 BP_WNN神经元网络_wnn神经网络谐波_神经网络_小波神经网络源码.zip
     
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    本资源介绍和探讨了LIF（Leaky Integrate-and-Fire）神经元模型及其在脉冲神经网络中的应用，并提供了基于MATLAB的实现方法，适用于学习和研究。 LIF脉冲神经元的Matlab实现代码。
     
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    NAR神经网络模型是一种具有反馈连接的动态预测模型，能够利用过去输出影响当前输入，适用于时间序列预测和系统建模等领域。 NAR神经网络可以用于时间序列的趋势预测。
     
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    BP（Back Propagation）神经网络模型是一种广泛应用于模式识别、函数逼近和数据挖掘等领域的多层前馈神经网络学习算法，通过反向传播误差来调整网络权重。 使用MATLAB和Python创建BP神经网络，并对鸢尾花数据集进行分类。