设计多层感知器神经元来解决一个分类问题：将10个输入向量分为4类。用plot函数绘出向量分布和分类线。 输入向量为P=[0.1 0.7 0.8 0.8 1.0 0.3 0.0 -0.3 -0.5 -1.5; 1.2 1.8 1.6 0.6 0.8 0.5 0.2 0.8 -1.5 -1.3] 目标向量为T=[1 1 1 0 0 1 1 1 0 0 ; 0 0 0 0 0 1 1 1 1 1 ]

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。