【摘 要】
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针对允许神经元发放多个脉冲的Spiking神经网络（SNN）的学习，提出采用更接近生物神经元的SRM模型，更全面地考虑了神经元在发放脉冲后的状态变化，并采用BP学习算法调整神经元的不应
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针对允许神经元发放多个脉冲的Spiking神经网络（SNN）的学习，提出采用更接近生物神经元的SRM模型，更全面地考虑了神经元在发放脉冲后的状态变化，并采用BP学习算法调整神经元的不应期．通过对XOR问题、IRIS数据集以及泊松脉冲序列的测试，表明这种多脉冲发放的SNN比单脉冲发放的SNN能够更有效地传递信息，提高学习速度．
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